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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,
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