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基于小波去噪的组合预测模型及其在短期电力负荷预测中的应用

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基于小波去噪的组合预测模型及其在短期电力负荷预测中的应用
论文目录
 
中文摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第一章 绪论第7-13页
  · 电力负荷预测的研究意义和背景第7-9页
    · 电力系统负荷预测的意义第7页
    · 电力负荷预测的分类第7-8页
    · 电力负荷预测的特点第8-9页
    · 电力负荷预测的步骤第9页
  · 电力负荷预测方法研究第9-11页
    · 电力负荷预测方法研究现状第9-10页
    · 电力负荷预测中存在的问题第10-11页
  · 本文研究内容第11-12页
  · 本文结构第12-13页
第二章 小波去噪理论第13-23页
  · 小波分析常用记号第13-14页
  · 连续小波变换第14-17页
    · 小波变换的定义及反演第14-15页
    · 小波变换的时频分析第15-16页
    · 常用小波函数第16-17页
  · 离散小波变换第17-19页
    · 离散小波的定义第17-18页
    · 小波框架的概念及由框架重建原函数第18-19页
  · 小波基的特点和选取原则第19-21页
    · 小波基的特点第19-20页
    · 小波基的选取原则第20-21页
  · 小波变换用于信号去噪的原理及步骤第21-22页
    · 小波去噪的原理第21页
    · 小波去噪的步骤第21-22页
  · 本章小结第22-23页
第三章 预测模型研究第23-35页
  · SARIMA预测模型第23-24页
  · 人工神经网络模型第24-33页
    · 人工神经网络简述第24-25页
    · BP神经网络第25-33页
      · 神经元的模型结构第25-27页
      · BP算法原理第27-30页
      · BP算法步骤第30-32页
      · BP网络结构的确定第32-33页
  · 电力负荷预测工作的误差分析指标第33-34页
  · 本章小结第34-35页
第四章 基于小波去噪的组合预测模型及其应用研究第35-46页
  · 组合预测模型第35-37页
    · 组合预测模型简介第35-36页
    · 组合预测模型权重的确定第36-37页
  · 基于小波去噪的组合预测模型在电力负荷预测中的应用第37-45页
    · 试验数据集第37-38页
    · 提出的组合预测模型的建模过程第38-41页
      · 小波去噪第38-40页
      · 数据试验第40-41页
    · 试验结果和讨论第41-45页
  · 本章小结第45-46页
第五章 结论与展望第46-48页
  · 结论第46页
  · 展望第46-48页
参考文献第48-50页
在学期间的研究成果第50-51页
致谢第51页

本篇论文共51页,点击这进入下载页面
 
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