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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,点击这进入下载页面
 
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