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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,
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。
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