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基于小波去噪和人工神经网络的短期电力负荷预测

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基于小波去噪和人工神经网络的短期电力负荷预测
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-13页
  · 课题的提出第9-10页
  · 国内外研究现状第10-12页
    · 传统电力负荷预测第10页
    · 现代电力负荷预测第10-12页
  · 本文的主要研究内容第12-13页
第二章 用电分类与负荷预测的方法分析第13-23页
  · 用电分类第13-14页
  · 电力负荷预测分类和特性第14-17页
    · 电力负荷预测分类第14-16页
    · 电力负荷预测的特性第16-17页
  · 中长期电力负荷预测方法第17-19页
    · 年度电力负荷预测第17-18页
    · 月度电力负荷预测第18-19页
  · 短期电力负荷预测方法第19-22页
    · 短期电力负荷预测概述第19页
    · 短期电力负荷预测的一般方法第19-22页
  · 本章小结第22-23页
第三章 负荷预测样本数据预处理第23-48页
  · 负荷原始数据预处理的必要性第23页
  · 负荷数据处理方法第23-24页
    · 负荷异常数据的类型第23-24页
    · 一般的负荷数据纠错方法第24页
  · 小波去噪的基本原理第24-26页
  · 基于Haar小波的阈值去噪方法第26-36页
    · Haar小波分解第26-31页
    · 阈值函数选取第31-33页
    · 阈值的估计第33-34页
    · 小波重构第34-36页
  · 负荷原始数据小波去噪方法的具体步骤第36-37页
  · 算例第37-46页
  · 本章小结第46-48页
第四章 考虑气象因素的人工神经网络短期负荷预测第48-63页
  · 前言第48页
  · 气象因素对短期电力负荷的影响分析第48-54页
    · 短期负荷预测中气象因素分析与处理的总体理念第48-50页
    · 气象因素对某地区负荷的影响分析第50-54页
  · 人工神经网络第54-60页
    · 前馈神经网络第55-57页
    · 反馈神经网络第57-60页
  · 神经网络结构的设计第60-62页
    · 训练集的设计和网络输入、输出向量的选取第60-61页
    · 初始权值的设计第61页
    · 网络隐含层数的确定第61页
    · 隐层节点数的设计第61-62页
    · 网络输入样本的归一化处理第62页
    · 网络的训练与测试第62页
  · 本章小结第62-63页
第五章 负荷预测的算例分析第63-74页
  · 前言第63页
  · BP算例第63-67页
    · 数据未经小波去噪的BP网络预测算例第63-64页
    · 数据经小波去噪后的BP网络预测算例第64-67页
  · ELMAN算例第67-72页
    · 数据经小波去噪后未考虑温度因素的ELMAN算例第67-69页
    · 数据经小波去噪并考虑温度因素的ELMAN算例第69-72页
  · 预测结果及误差分析第72-73页
  · 本章小结第73-74页
第六章 结论与展望第74-76页
  · 研究工作总结第74-75页
  · 有待进一步研究的内容第75-76页
参考文献第76-81页
攻读学位期间发表的学术论文第81-82页
致谢第82 页

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