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基于电价预测的水电厂报价策略研究
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基于电价预测的水电厂报价策略研究
论文目录
 
摘要第1-4 页
Abstract第4-7 页
1 绪论第7-15 页
　　· 课题的研究背景和意义第7-10 页
　　　　· 电力市场概述第7-8 页
　　　　· 我国电力市场的特点第8-10 页
　　　　· 本文研究的意义第10 页
　　· 竞价策略的研究现状第10-13 页
　　· 本文的主要工作第13-15 页
2 最小二乘支持向量机原理第15-31 页
　　· 机器学习问题第15-18 页
　　　　· 学习问题的数学描述第16-17 页
　　　　· 模型的推广能力第17-18 页
　　· 统计学习理论基础第18-21 页
　　　　· VC维第18-19 页
　　　　· 推广性的界第19-20 页
　　　　· 结构风险最小化原则第20-21 页
　　· 支持向量机回归第21-27 页
　　　　· 基本原理第21-23 页
　　　　· 支持向量机回归第23-25 页
　　　　· 核函数第25-26 页
　　　　· 支持向量机回归的实现第26-27 页
　　· 最小二乘支持向量机回归第27-28 页
　　· 对 LS-SVM的几点说明第28-29 页
　　· 数值试验第29-30 页
　　· 本章小结第30-31 页
3 系统边际电价预测第31-46 页
　　· 系统边际电价分析第31-34 页
　　　　· SMP的形成机制第31-33 页
　　　　· SMP的影响因素第33-34 页
　　　　· SMP的特点第34 页
　　· 系统边际电价预测第34-39 页
　　　　· 时间序列相似搜索第34-35 页
　　　　· LS-SVM电价预测模型第35-37 页
　　　　· LS-SVM参数的自动选取第37-39 页
　　· 实例分析第39-45 页
　　· 本章小结第45-46 页
4 改进自适应遗传算法第46-56 页
　　· 简单遗传算法第46-49 页
　　　　· 算法流程第46-48 页
　　　　· 算法的控制参数第48-49 页
　　· 简单遗传算法的不足第49-50 页
　　· 改进自适应遗传算法第50-53 页
　　　　· 交叉概率和变异概率的改进第50-52 页
　　　　· 遗传操作的改进第52-53 页
　　· 改进算法的性能测试第53-55 页
　　　　· 改进算法流程第53-54 页
　　　　· 性能测试第54-55 页
　　· 本章小结第55-56 页
5 水电厂报价策略第56-62 页
　　· 水电厂报价策略的数学模型第56-57 页
　　· 水电厂报价策略流程第57 页
　　· 实例分析第57-61 页
　　· 本章小结第61-62 页
6 总结与展望第62-64 页
　　· 总结第62-63 页
　　· 展望第63-64 页
致谢第64-65 页
参考文献第65-70 页
攻读硕士学位期间发表的学术论文及科研实践情况第70 页

本篇论文共70页，点击这进入下载页面。
 
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