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智能电网时序数据短期预测分析研究

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智能电网时序数据短期预测分析研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第一章 绪论第9-17页
  · 课题背景及意义第9-10页
  · 国内外研究现状第10-15页
    · 时序数据研究现状第10-11页
    · 短期负荷预测研究现状第11-15页
  · 论文主要工作与内容安排第15-17页
第二章 课题相关技术研究第17-31页
  · 时序数据分析技术第17-18页
    · 时序数据预处理的主要技术第17页
    · 时序数据分析模型第17-18页
  · 负荷预测第18-22页
    · 电力负荷的构成及特点第19-20页
    · 负荷预测特性分析第20-21页
    · 负荷预测的步骤第21-22页
  · 非参数回归模型第22-23页
    · 非参数回归模型的优点第22-23页
    · 非参数回归的主要因素第23页
  · 神经网络预测算法第23-28页
    · 人工神经网络模型第24-25页
    · 人工神经网络模型分类第25-26页
    · BP神经网络第26-28页
  · 模糊聚类分析第28-31页
第三章 基于聚类分析的小波非参数回归负荷预测模型第31-46页
  · K近邻非参数回归算法第31-33页
    · 样本数据库的生成第31-32页
    · 状态向量的定义第32页
    · K近邻搜索方法第32页
    · 预测算法第32-33页
  · 基于小波变换改进相关性分析方法第33页
  · 基于FCM改进K近邻搜索方法第33-35页
    · FCM聚类第34页
    · FCM改进K邻近算法步骤第34-35页
  · 非参数小波回归预测模型第35页
  · 基于聚类的小波非参数回归预测的流程第35-37页
  · 模型试验与结果分析第37-39页
    · 数据样本的来源及特征第37页
    · 预测结果分析第37-39页
  · 预测精度比较第39-42页
  · 考虑天气与日期因素的回归负荷预测模型第42-44页
    · 数据预处理第42-43页
    · 相符度计算与模型构建第43-44页
  · 本章小结第44-46页
第四章 基于用户行为的小波神经网络负荷预测模型第46-56页
  · 基于用户行为相似性的用户聚类第46-47页
  · 小波神经网络第47-49页
  · 基于FCM的小波神经网络负荷预测第49-54页
    · 某地区负荷曲线分析第50-51页
    · 数据预处理第51-52页
    · 基于FCM对用户进行聚类第52-53页
    · 采用小波神经网络预测第53-54页
  · 预测结果分析第54-55页
  · 本章小结第55-56页
第五章 结论与展望第56-58页
  · 总结第56页
  · 展望第56-58页
参考文献第58-61页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第61-62页
致谢第62页

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