基于多级小波神经网络的超短期电力负荷预测

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基于多级小波神经网络的超短期电力负荷预测

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基于多级小波神经网络的超短期电力负荷预测

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-11页
1 绪论	第11-17页
· 课题背景及意义	第11-12页
· 国内外研究现状	第12-16页
· 经典电力负荷预测方法	第13-14页
· 现代电力负荷预测方法	第14-16页
· 本文主要研究内容	第16-17页
2 超短期电力负荷预测基本特性及方法	第17-23页
· 超短期负荷预测定义	第17页
· 超短期负荷预测特点	第17-19页
· 超短期负荷预测基本理论	第19-20页
· 超短期负荷预测原理	第19页
· 超短期负荷预测常用方法	第19-20页
· 超短期负荷预测的应用	第20-22页
· 本章小结	第22-23页
3 超短期电力负荷预测的基础数据处理	第23-35页
· 负荷预测基本数据	第23页
· 异常数据处理方法	第23-26页
· 数据预处理	第26-32页
· 尖峰数据类型与去噪基本原理	第27-28页
· 小型尖峰去躁	第28-30页
· 数据整合	第30页
· 大型尖峰去躁	第30-32页
· 多级小波分解	第32-34页
· 本章小结	第34-35页
4 混合卡尔曼滤波多级小波神经网络	第35-42页
· 人工神经网络	第35-36页
· 多级小波神经网络	第36-37页
· 混合卡尔曼神经网络	第37-41页
· 扩展卡尔曼滤波训练神经网络	第37-39页
· 无损卡尔曼滤波训练神经网络	第39-41页
· 本章小结	第41-42页
5 超短期电力负荷预测置信区间估计方法	第42-49页
· 置信区间	第42页
· 超短期负荷预测的置信区间估计方法	第42-44页
· 置信区间估计算例分析	第44-48页
· 算例一多级小波神经网络理论模型	第45-46页
· 算例二某地1月至6月超短期负荷预测	第46-47页
· 算例三某地全年度超短期负荷预测	第47-48页
· 本章小结	第48-49页
6 结论与展望	第49-50页
· 结论	第49页
· 展望	第49-50页
参考文献	第50-53页
致谢	第53-54页
作者简介及读研期间主要科研成果	第54页

本篇论文共54页，点击这进入下载页面。

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