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基于AHP和RBF神经网络的城网负荷预测
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基于AHP和RBF神经网络的城网负荷预测
论文目录
中文摘要
第1 页
英文摘要
第3-6 页
第一章 绪论
第6-10 页
· 研究背景及其意义
第6-7 页
· 电力负荷预测的发展现状
第7-8 页
· 本文的主要工作
第8-10 页
第二章 基于AHP中长期分类负荷预测模型的构建
第10-28 页
· 负荷预测
第10-15 页
· 负荷预测的基本原理及要求
第10-11 页
· 负荷预测的内容及分类
第11-12 页
· 中长期负荷预测方法
第12-14 页
· 空间负荷预测方法
第14-15 页
· 层次分析法简介
第15-19 页
· 层次分析法简介
第15 页
· 层次分析法的基本原理
第15-19 页
· 层次分析法的应用
第19 页
· AHP预测模型的构建
第19-24 页
· 层次预测模型构建的基本思想
第19-21 页
· 预测模型的层次结构
第21-22 页
· 预测模型权重的计算
第22-24 页
· 中长期分类负荷预测的步骤及流程图
第24-27 页
· 建立预测模型的步骤
第24-25 页
· 预测的流程图
第25-27 页
· 本章小结
第27-28 页
第三章 基于RBF神经网络的拟合预测
第28-40 页
· RBF网络方法
第28-33 页
· RBF网络简介
第28 页
· RBF网络的结构
第28-30 页
· RBF网络的学习算法
第30-32 页
· RBF网络与BP网络的对比
第32-33 页
· RBF网络的应用
第33 页
· 基于RBF神经网络的拟合计算
第33-35 页
· 拟合模型的综合构架
第33-34 页
· 基于RBF神经网络拟合模型的计算
第34-35 页
· RBF神经网络的MATLAB实现
第35-39 页
· RBF神经网络的工具箱函数
第35-36 页
· RBF神经网络拟合模型的实现
第36-37 页
· 分类负荷与小区负荷的综合调整
第37 页
· 分类负荷中长期负荷预测的流程
第37-39 页
· 本章小结
第39-40 页
第四章 实例分析
第40-55 页
· 研究区域概述
第40 页
· 基于AHP分类负荷预测最优模型计算
第40-47 页
· 工业负荷
第40-44 页
· 商业负荷
第44-45 页
· 居住负荷
第45-47 页
· 分类负荷的负荷特性及影响因素分析
第47-50 页
· 工业负荷特点分析及影响因素选取
第47-48 页
· 商业负荷特点分析及影响因素选取
第48-49 页
· 居住负荷特点分析及影响因素选取
第49-50 页
· 基于RBF的分类负荷拟合预测
第50-51 页
· 预测结果分析
第51-54 页
· 拟合预测结果分析
第51-52 页
· RBF神经网络扩展速度对结果的影响
第52 页
· 误差分析
第52-54 页
· 本章小结
第54-55 页
第五章 结论与展望
第55-57 页
· 主要结论
第55-56 页
· 探索与展望
第56-57 页
参考文献
第57-62 页
致谢
第62-63 页
在学校期间参加科研情况和发表的学术论文
第63页
本篇论文共
63
页,
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。
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