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基于聚类分析与SVM的电力短期负荷预测研究
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基于聚类分析与SVM的电力短期负荷预测研究
论文目录
摘要
第1-4 页
ABSTRACT
第4-7 页
第一章 绪论
第7-13 页
· 短期负荷预测的研究意义
第7-8 页
· 短期负荷预测的研究现状
第8-11 页
· 论文研究内容和组织结构
第11-13 页
第二章 聚类分析和支持向量机基本理论
第13-28 页
· 聚类分析
第13-21 页
· 聚类概述
第13 页
· 主要聚类方法分类
第13-16 页
· SOM算法和C-均值算法
第16-18 页
· 相似性度量
第18-20 页
· 聚类效果判断准则
第20-21 页
· 支持向量机的统计学习理论基础
第21-24 页
· 学习过程一致性的条件
第21-22 页
· VC维和推广性的界
第22-23 页
· 结构风险最小化
第23-24 页
· 支持向量机回归算法及核函数
第24-27 页
· 本章小结
第27-28 页
第三章 基于聚类分析与SVM的短期负荷预测建模
第28-49 页
· 负荷预测基本原理
第28-29 页
· 负荷预测总体思想
第29-30 页
· 负荷特性分析
第30-38 页
· 负荷自身的周期性、相似性分析
第30-34 页
· 温度、湿度和负荷的相关性分析
第34-37 页
· 季节对负荷的影响
第37-38 页
· 宏观因素对负荷的影响
第38 页
· 数据预处理
第38-40 页
· 对缺失数据的处理
第38-39 页
· 对坏数据的处理
第39-40 页
· 数据的归一化处理
第40 页
· 基于聚类分析的相似日选择
第40-45 页
· 特征量的选取
第40-41 页
· 映射库的设计
第41-42 页
· 基于SOM和C-均值的聚类组合算法
第42-45 页
· 基于SVM的短期负荷预测
第45-48 页
· SVM核函数及其参数选择
第45-46 页
· SVM短期负荷预测步骤
第46-48 页
· 本章小结
第48-49 页
第四章 基于聚类分析与SVM的短期负荷预测实例分析
第49-60 页
· 相似日选择分析
第49-52 页
· 预测结果分析
第52-59 页
· 负荷预测误差指标
第52-53 页
· 96点负荷预测结果分析
第53-59 页
· 本章小结
第59-60 页
第五章 总结与展望
第60-62 页
· 论文工作总结
第60 页
· 进一步研究的考虑
第60-62 页
参考文献
第62-66 页
致谢
第66-67 页
攻读学位期间主要的研究成果
第67 页
本篇论文共
67
页,
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。
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