电力市场下短期电力价格分析与预测研究

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电力市场下短期电力价格分析与预测研究

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电力市场下短期电力价格分析与预测研究

论文目录
摘要	第1-6 页
Abstract	第6-11 页
插图索引	第11-12 页
附表索引	第12-13 页
第1章绪论	第13-20 页
· 电力工业改革历史	第13-15 页
· 世界各国电力市场化进程	第13-14 页
· 我国的电力市场化进程	第14-15 页
· 电价的含义	第15 页
· 电价的作用	第15-16 页
· 电价预测的意义	第16 页
· 电价预测的分类	第16 页
· 已有电价预测方法	第16-19 页
· 时间序列法	第17 页
· 人工神经网络法	第17-18 页
· 其他数学方法	第18-19 页
· 本论文的主要工作	第19-20 页
第2章电价的影响因素与电价特点分析	第20-30 页
· 电价的影响因素	第20-21 页
· 电力市场外部因素	第20 页
· 电力市场内部因素	第20-21 页
· 电价的特点	第21-29 页
· 电价的均值回复特点	第22-23 页
· 跳跃性和价格尖峰	第23-24 页
· 趋势性	第24-25 页
· 周期性	第25 页
· 交易日相邻时段电价存在相似性	第25-26 页
· 电价的概率分布特点	第26-29 页
· 本章小结	第29-30 页
第3章基于BP神经网络的短期电价预测	第30-39 页
· 神经网络简介	第30-32 页
· 神经网络发展历史	第30-31 页
· 神经网络的主要特点	第31 页
· 神经网络的基本原理	第31-32 页
· 神经网络的种类	第32 页
· BP神经网络	第32-35 页
· BP网络学习规则	第33-35 页
· BP神经网络的特点	第35 页
· 基于BP神经网络的短期电价预测	第35-38 页
· 神经网络在电价预测中的优势	第35 页
· 确定BP网络的结构	第35-36 页
· 实例分析	第36-38 页
· 本章小结	第38-39 页
第4章基于最小二乘支持向量机的短期电价预测	第39-53 页
· 机器学习理论	第39-41 页
· 经验风险最小化	第40 页
· 模型复杂性和推广能力	第40-41 页
· 统计学习理论	第41-43 页
· VC维	第41 页
· 推广性的界	第41-42 页
· 结构风险最小化	第42-43 页
· 支持向量机及其算法	第43-48 页
· 最优分类超平面	第43-44 页
· 支持向量机	第44-45 页
· 核函数	第45-46 页
· 支持向量机回归原理	第46-48 页
· 最小二乘支持向量机	第48-52 页
· 最小二乘支持向量机的基本原理	第48-49 页
· 核函数类型和模型参数的选择	第49-50 页
· 实例分析	第50-52 页
· 本章小结	第52-53 页
第5章基于时间序列分解的短期电价预测	第53-64 页
· 电价时间序列的分解与分离	第53-55 页
· 基于移动平均法分离趋势分量	第53-54 页
· 基于离散傅立叶变换分离周期分量	第54-55 页
· 电价预测	第55-57 页
· 趋势分量预测	第56 页
· 周期分量的预测	第56 页
· 基于最小二乘支持向量机的随机分量的预测	第56-57 页
· 算例分析	第57-62 页
· 测试样本	第57 页
· 性能评估指标	第57-58 页
· 预测结果	第58-62 页
· 本章小结	第62-64 页
结论	第64-66 页
参考文献	第66-70 页
致谢	第70-71 页
附录A (攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录)	第71 页

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