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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,点击这进入下载页面
 
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