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基于支持向量机的电力负荷预测预警研究

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基于支持向量机的电力负荷预测预警研究
论文目录
 
致谢第1-6页
中文摘要第6-7页
ABSTRACT第7-11页
1 绪论第11-21页
  · 研究背景第11-16页
    · 电力能源背景第11-13页
    · 机器学习理论综述第13-16页
  · 国内外研究现状第16-18页
    · 负荷预测方法研究现状第16-17页
    · 支持向量机研究动态第17-18页
  · 研究意义第18-19页
  · 论文的主要工作和结构第19-21页
2 统计学习理论与支持向量机第21-38页
  · 机器学习的基本问题第21-23页
    · 机器学习的数学模型第21-22页
    · ERM的局限性第22-23页
  · 统计学习理论的核心内容第23-25页
    · VC维第23-24页
    · 推广性的界第24页
    · 结构风险最小化第24-25页
  · 支持向量机机理第25-32页
    · 支持向量机分类第26-28页
    · 支持向量机回归第28-30页
    · 核函数第30-32页
    · 支持向量机参数选择第32页
  · 支持向量机的推广第32-38页
    · 智能数学的发展第33页
    · 智能数学在支持向量机中的应用第33-38页
3 遗传算法第38-54页
  · 遗传算法的基本思想第38-45页
    · 适应度函数第39-40页
    · 编码第40-41页
    · 遗传操作第41-45页
  · 遗传算法的实现第45-47页
  · 遗传算法的特点与优缺点第47-48页
  · 遗传算法Java程序包第48-54页
    · 遗传算法程序描述第48-50页
    · 程序结构第50-54页
4 匹配定理的推广第54-56页
  · 基本概念第54页
  · 匹配定理证明与推广第54-56页
5 灰色预测第56-75页
  · GM(1,1)的建模原理第56-57页
  · GM(1,1)改进模型第57-58页
  · GM(1,1)模型的应用第58-68页
  · 回归SVM应用研究第68-75页
    · 软件包介绍第68-69页
    · 预测步骤第69-75页
6 电力负荷预测预警系统组成第75-82页
  · 噪声分析子系统第75-77页
    · 模糊集与信息推理第75-76页
    · 确定决策目标及指标体系第76页
    · 利用集对分析确定噪声第76-77页
  · 预测子系统第77-80页
  · 匹配预警子系统第80-81页
  · 二次防御子系统第81-82页
7 结论第82-83页
参考文献第83-85页
附录A第85-88页
附录B第88-91页
作者简历第91-93页
学位论文数据集第93页

本篇论文共93页,点击这进入下载页面
 
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