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电力系统短期负荷预测的分析与研究
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电力系统短期负荷预测的分析与研究
论文目录
摘要
第1-4页
abstract
第4-8页
1 绪论
第8-14页
1.1 本课题研究的内容及意义
第8-10页
1.1.1 负荷预测周期性分类
第9页
1.1.2 短期负荷预测
第9-10页
1.2 电力系统短期负荷预测国内外研究现状
第10-11页
1.2.1 短期预测的发展历程
第10页
1.2.2 负荷预测的常用方法
第10-11页
1.3 支持向量机在短期负荷预测中的应用及存在问题
第11-12页
1.4 本文主要工作
第12-14页
2 支持向量机的基本理论
第14-24页
2.1 概述
第14页
2.2 统计学习
第14-16页
2.2.1 机器学习问题
第14-15页
2.2.2 推广性的界
第15页
2.2.3 结构风险最小化原则
第15-16页
2.3 支持向量机的理论
第16-20页
2.3.1 基本原理
第16-18页
2.3.2 非线性映射
第18-20页
2.4 支持向量机回归
第20-23页
2.4.1 标准支持向量机回归
第20-22页
2.4.2 最小二乘支持向量机
第22-23页
2.5 本章小结
第23-24页
3 基于最小二乘支持向量机的短期负荷预测
第24-36页
3.1 概述
第24-30页
3.1.1 电力负荷分类与特性分析
第24-25页
3.1.2 负荷影响因素的特性
第25-28页
3.1.3 负荷预测基本过程
第28-29页
3.1.4 预测误差选择
第29-30页
3.2 负荷预测模型建立及实例分析
第30-35页
3.2.1 最小二乘支持向量机对负荷预测的模型
第30-32页
3.2.2 实例分析
第32-35页
3.3 本章小结
第35-36页
4 支持向量机参数优化及负荷预测
第36-46页
4.1 预测模型中核函数以及参数选择
第36页
4.2 常见参数选择方法
第36-37页
4.2.1 双线性搜索法
第36-37页
4.2.2 标准网格搜索法
第37页
4.3 改进参数优化方法
第37-39页
4.3.1 改进双线性搜索法
第37-38页
4.3.2 改进网格搜索法
第38-39页
4.4 实例分析
第39-44页
4.4.1 常用方法寻优实例
第39-42页
4.4.2 改进方法的实例分析
第42-44页
4.5 几种参数选择对比分析
第44-45页
4.6 本章小结
第45-46页
5 基于混合核函数支持向量机的负荷预测
第46-58页
5.1 核函数研究
第46-49页
5.1.1 核函数的含义
第46页
5.1.2 局部核函数和全局核函数
第46-48页
5.1.3 混合核函数以及其预测模型建立
第48-49页
5.2 粒子群优化算法
第49-51页
5.3 改进粒子群算法
第51-53页
5.4 负荷预测实例分析
第53-57页
5.5 本章小结
第57-58页
6 总结与展望
第58-60页
6.1 总结
第58页
6.2 展望
第58-60页
致谢
第60-61页
参考文献
第61-64页
附录
第64页
本篇论文共
64
页,
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