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一种改进支持向量机的中长期负荷预测方法

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一种改进支持向量机的中长期负荷预测方法
论文目录
 
摘要第1-4 页
ABSTRACT第4-8 页
1 绪论第8-21 页
  · 课题的选题背景及意义第8-9 页
  · 国内外研究现状第9-17 页
    · 负荷预测的经典技术第9-10 页
    · 传统预测方法第10-14 页
    · 现代预测技术第14-17 页
  · 负荷预测的基本要求第17-18 页
  · 误差分析第18-19 页
    · 误差产生原因第18 页
    · 误差分析及模型校验第18-19 页
  · 本论文研究的主要内容第19-21 页
2 基于支持向量回归机的中长期负荷预测算法第21-35 页
  · 支持向量机基本理论简介第21-24 页
    · 支持向量机基本概念及应用第21-22 页
    · 统计学习理论第22-24 页
  · 支持向量机的基本方法第24-29 页
    · 基于分类的支持向量机第24-27 页
    · 基于回归的支持向量机第27-29 页
  · 算法实现及流程图第29-31 页
  · 算例分析第31-33 页
    · 选择训练数据第31-32 页
    · 预测结果第32 页
    · 预测结果分析第32-33 页
  · 本章小结第33-35 页
3 基于粗糙集属性约简的改进支持向量回归机负荷预测算法第35-46 页
  · 粗糙集理论基本原理第35-37 页
    · 知识第35 页
    · 不可分辨关系第35-36 页
    · 近似集第36-37 页
    · 属性约简第37 页
  · 基于粗糙集属性约简的支持向量回归机负荷预测算法第37-42 页
    · 数据规范化及离散化处理第38 页
    · 负荷影响因素约简第38-40 页
    · 利用RST 进行负荷预测影响因素筛选的可行性第40 页
    · 基于RST 数据预处理的SVR 中长期负荷预测的优点第40 页
    · 基于RST 属性约简的SVR 中长期负荷预测流程图第40-42 页
  · 算例分析第42-45 页
    · 建立负荷预测决策信息表第42 页
    · 原始数据规范化和离散化预处理第42-43 页
    · 负荷影响因素约简第43-44 页
    · 利用RST-SVR 进行中长期负荷预测第44-45 页
  · 本章小结第45-46 页
4 粒子群优化支持向量回归机参数的改进负荷预测算法第46-55 页
  · 粒子群优化算法第46-48 页
    · PSO 算法基本原理第46-47 页
    · PSO 算法数学描述第47-48 页
    · 加入惯性权重因子w 的PSO 算法第48 页
    · 可变惯性权重PSO 算法第48 页
  · 基于粒子群参数寻优的改进支持向量回归机预测算法第48-51 页
    · SVR 各参数的特性第48-49 页
    · 参数寻优算法的实现第49-50 页
    · PSO 优化RST-SVR 中长期负荷预测算法流程图第50-51 页
  · 算例分析第51-54 页
    · 选择训练数据第51 页
    · 预测结果第51-53 页
    · 预测结果分析第53-54 页
  · 本章小结第54-55 页
5 结论与展望第55-57 页
  · 本文结论第55 页
  · 后续研究工作的展望第55-57 页
致谢第57-58 页
参考文献第58-62 页
附录第62页

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