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改进粒子群算法在电力负荷预测中的应用

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改进粒子群算法在电力负荷预测中的应用
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-15页
  1.1 选题背景及意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-13页
    1.2.1 电力负荷预测概况第10-13页
    1.2.2 粒子群算法的概况第13页
  1.3 论文章节安排第13-15页
第2章 电力负荷预测及算法应用第15-35页
  2.1 电力负荷预测的基本原理第15-24页
    2.1.1 电力负荷预测特性及影响因素第16-20页
    2.1.2 电力负荷预测的基本过程第20-24页
  2.2 粒子群优化算法基本原理和特点第24-29页
    2.2.1 PSO算法参数设置和分析第26-27页
    2.2.2 粒子群优化算法基本流程第27-29页
  2.3 BP神经网络第29-34页
    2.3.1 BP神经网络基本概念及原理第29-31页
    2.3.2 BP神经网络学习过程及优缺点比较第31-34页
  2.4 本章小结第34-35页
第3章 对粒子群算法的改进第35-43页
  3.1 现有粒子群优化算法的改进第35-37页
  3.2 IPSO-BP神经网络算法第37-42页
    3.2.1 对粒子群算法的改进第37-39页
    3.2.2 与BP神经网络的结合第39-41页
    3.2.3 IPSO-BP神经网络算法的训练过程第41-42页
  3.3 本章小结第42-43页
第4章 IPSO-BP算法在电力负荷预测中的应用第43-51页
  4.1 算法应用第44-47页
    4.1.1 IPSO-BP神经网络算法的参数设置第44-46页
    4.1.2 IPSO-BP神经网络算法的实现第46-47页
  4.2 算法的比较与分析第47-49页
  4.3 本章小结第49-51页
第5章 总结与展望第51-53页
参考文献第53-57页
致谢第57-58页
作者简介第58页

本篇论文共58页,点击这进入下载页面
 
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