基于BP神经网络的电力负荷预测模型设计与系统实现

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基于BP神经网络的电力负荷预测模型设计与系统实现

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基于BP神经网络的电力负荷预测模型设计与系统实现

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
1 绪论	第9-13页
· 研究背景与意义	第9-10页
· 国内外研究现状	第10-11页
· 研究内容与技术路线	第11-13页
2 基础理论与技术概述	第13-26页
· 电力负荷预测	第13-18页
· 基本概念与分类	第13-14页
· 预测方法与流程	第14-17页
· 电力负荷预测的特点	第17-18页
· 模糊神经网络理论	第18-21页
· 模糊理论	第18-20页
· BP神经网络	第20-21页
· 模糊神经网络理论	第21页
· 小波分析理论	第21-25页
· 连续小波变换	第22页
· 离散小波变换	第22-23页
· 小波基函数	第23-25页
· 本章小结	第25-26页
3 电力负荷预测平台系统概述	第26-35页
· 系统概述	第26-27页
· 整体架构	第27-28页
· 系统对象模型	第28-30页
· 系统对象构建	第28-29页
· 对象关系分析	第29-30页
· 系统用例	第30-33页
· 数据库结构	第33-34页
· 系统数据结构分析	第33页
· 数据表结构	第33-34页
· 本章小结	第34-35页
4 电力负荷预测模型设计	第35-56页
· 业务建模	第35-37页
· 功能需求分析	第37-38页
· 数据去噪	第37页
· 负荷预测	第37-38页
· BP负荷预测模型分析与优化	第38-41页
· BP预测算法分析	第38-40页
· BP预测算法改进研究	第40-41页
· BP负荷预测模型构建	第41-47页
· 预测模型框架	第41-44页
· 数据预处理	第44-45页
· 环境数据量化处理	第45-46页
· 误差分析指标	第46-47页
· 小波阈值去噪	第47-51页
· 小波去噪算法分析	第47-48页
· 小波去噪算法改进	第48-51页
· 负荷预测模型实验结果	第51-55页
· 本章小结	第55-56页
5 电力负荷预测系统的实现	第56-67页
· 实现环境	第56页
· 系统功能实现	第56-66页
· 负荷预测功能实现	第57-61页
· 历史数据管理功能实现	第61-63页
· 预测结果管理功能实现	第63-65页
· 预测结果管理	第65-66页
· 系统部署结构	第66页
· 本章小结	第66-67页
6 总结与展望	第67-68页
· 总结	第67页
· 展望	第67-68页
参考文献	第68-71页
致谢	第71-72页

本篇论文共72页，点击这进入下载页面。

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