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基于模糊聚类分析与最小二乘支持向量机的短期负荷预测
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基于模糊聚类分析与最小二乘支持向量机的短期负荷预测
论文目录
摘要
第1-4 页
Abstract
第4-8 页
1 绪论
第8-20 页
· 电力系统负荷预测的研究背景及意义
第8-10 页
· 负荷预测的概念
第8 页
· 负荷预测的分类
第8 页
· 负荷预测的特点
第8-9 页
· 短期负荷预测概念及意义
第9-10 页
· 国内外短期负荷预测研究和应用现状
第10-18 页
· 传统的短期负荷预测方法
第10-14 页
· 现代的短期负荷预测方法
第14-18 页
· 短期负荷预测方法应用现状分析
第18 页
· 本文所做的工作及章节安排
第18-20 页
2 负荷预测的数据处理与模糊聚类分析
第20-40 页
· 负荷分类和特性分析
第20-24 页
· 电力负荷的分类
第20-21 页
· 短期负荷特性分析
第21-24 页
· 负荷历史数据预处理
第24-26 页
· 异常数据的分析
第24-25 页
· 异常数据的辨识与处理
第25-26 页
· 负荷预测误差分析
第26-29 页
· 误差产生原因
第26 页
· 误差分析
第26-29 页
· 优化模糊C均值聚类分析
第29-40 页
· 聚类分析的基本概念
第29-30 页
· 模糊划分空间
第30-31 页
· 模糊C均值聚类算法
第31-34 页
· 优化模糊C均值聚类算法及流程
第34-40 页
3 最小二乘支持向量机与短期负荷预测
第40-62 页
· 统计学理论基础和支持向量机概述
第40-48 页
· 统计学习理论
第40-44 页
· 支持向量机基本原理
第44-48 页
· 最小二乘支持向量机(LS-SVM)原理
第48-54 页
· 支持向量机回归(SVR)模型
第48-50 页
· 核函数选取
第50-51 页
· 最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归模型
第51-54 页
· 基于LS-SVM的短期负荷预测
第54-62 页
· 基于LS-SVM短期负荷预测参数选取
第54-55 页
· 基于LS-SVM短期负荷预测步骤
第55-56 页
· 误差评价标准及算例分析
第56-62 页
4 基于模糊聚类分析与LS-SVM的短期负荷预测模型及仿真实例
第62-68 页
· 模型构建及算法流程
第62-64 页
· 建模及预测的具体步骤
第62-63 页
· 负荷预测的基本流程
第63-64 页
· 预测实例及算例分析
第64-67 页
· 本章小结
第67-68 页
5 结论及展望
第68-70 页
· 本文所得结论
第68-69 页
· 未来工作展望
第69-70 页
致谢
第70-72 页
参考文献
第72-76 页
攻读硕士学位期间发表的论文
第76 页
攻读硕士期间参与的科研项目
第76 页
本篇论文共
76
页,
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