基于数据挖掘方法的居民生活用电负荷预测研究

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基于数据挖掘方法的居民生活用电负荷预测研究

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基于数据挖掘方法的居民生活用电负荷预测研究

论文目录
中文摘要	第1 页
英文摘要	第3-6 页
第一章引言	第6-10 页
· 问题提出	第6-7 页
· 国内外研究现状	第7-8 页
· 本论文所做的工作及意义	第8-10 页
第二章数据挖掘与面板数据分析基本理论	第10-23 页
· 数据挖掘基本理论	第10-13 页
· 数据挖掘定义	第10 页
· 数据挖掘的功能	第10-11 页
· 数据挖掘分类	第11 页
· 数据挖掘过程	第11-13 页
· 关联规则挖掘	第13-18 页
· 关联规则的基本概念	第13-15 页
· 关联规则的分类	第15 页
· 关联规则挖掘算法	第15-18 页
· 面板数据基本理论	第18-23 页
· 面板数据理论概述	第18 页
· 面板数据模型	第18-20 页
· 面板数据模型选择	第20-23 页
第三章中国城镇居民电力需求影响因素分析	第23-28 页
· 中国城镇居民用电需求特征及影响因素分析	第23-26 页
· 居民电力需求分析	第23-24 页
· 居民生活用电影响因素分析	第24 页
· 居民生活用电数据分析	第24-26 页
· 居民生活电力替代能源分析	第26-27 页
· 小结	第27-28 页
第四章中国城镇居民生活用电预测研究	第28-38 页
· 基于数据挖掘方法的城市居民用电关键影响因素识别	第28-32 页
· 数据预处理	第28-29 页
· 关联规则挖掘	第29-32 页
· 基于面板数据分析的居民用电负荷预测	第32-37 页
· 数据检验	第32-34 页
· 模型系数估计结果	第34-35 页
· 基于面板分析的城市电力消费特征分析	第35 页
· 中国城市居民生活用电需求预测及误差分析	第35-37 页
· 结论	第37-38 页
第五章结论及展望	第38-40 页
· 总结	第38-39 页
· 展望	第39-40 页
参考文献	第40-43 页
致谢	第43-44 页
在学期间发表学术论文和参加科研情况	第44页

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