多尺度分析与数据互迁移相结合的短期电力负荷预测方法

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多尺度分析与数据互迁移相结合的短期电力负荷预测方法

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多尺度分析与数据互迁移相结合的短期电力负荷预测方法

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-12页
第1章绪论	第12-19页
1.1 研究背景与意义	第12-14页
1.2 研究现状	第14-17页
1.2.1 负荷预测方法	第14-16页
1.2.2 数据标记与信息抽取方法	第16-17页
1.3 研究的主要内容和文章结构	第17-19页
第2章相关背景知识与方法	第19-34页
2.1 短期电力负荷预测概述	第19-23页
2.1.1 短期电力负荷预测特点	第19-20页
2.1.2 短期电力负荷预测原理	第20-21页
2.1.3 短期电力负荷预测的误差分析	第21页
2.1.4 短期电力负荷预测基本步骤	第21-23页
2.2 多尺度分析原理	第23-25页
2.2.1 小波变换	第23-25页
2.2.2 多尺度分析	第25页
2.3 核岭回归原理	第25-28页
2.3.1 核方法	第25-27页
2.3.2 核岭回归	第27-28页
2.4 迁移学习	第28-31页
2.4.1 基本概念	第28-30页
2.4.2 迁移学习算法	第30-31页
2.5 互信息原理	第31-32页
2.6 本章小结	第32-34页
第3章多尺度分析预测法的特征扩充	第34-42页
3.1 数据预处理	第34-35页
3.1.1 异常值的判定	第34-35页
3.1.2 缺失值的处理	第35页
3.2 处理边界问题	第35-36页
3.3 特征扩充与选择	第36-41页
3.3.1 候选特征的确定	第36-38页
3.3.2 特征的扩充	第38-39页
3.3.3 特征的选择	第39-40页
3.3.4 特征扩充方法流程	第40-41页
3.4 本章小结	第41-42页
第4章结合数据互迁移的多尺度分析预测法	第42-47页
4.1 基于核岭回归的数据互迁移方法	第42-45页
4.1.1 迁移学习算法	第42页
4.1.2 源任务选择	第42-43页
4.1.3 数据互迁移	第43-44页
4.1.4 核岭回归的参数选择	第44-45页
4.2 总体方法概览	第45-46页
4.3 本章小结	第46-47页
第5章实验分析与比较	第47-54页
5.1 研究环境	第47页
5.2 数据集与评估指标	第47-48页
5.3 实验一	第48-49页
5.4 实验二	第49-50页
5.5 实验三	第50-52页
5.6 实验四	第52-53页
5.7 本章小结	第53-54页
结论	第54-56页
参考文献	第56-60页
附录A 攻读学位期间参与的科研项目	第60-61页
致谢	第61页

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