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电力市场环境下中长期电价预测研究

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电力市场环境下中长期电价预测研究
论文目录
 
摘要第1-8 页
ABSTRACT第8-10 页
第一章 绪论第10-17 页
  · 选题背景第10-11 页
  · 选题的意义第11-13 页
    · 电力市场中电价的核心作用第11-12 页
    · 电力市场中研究电价预测的意义第12-13 页
  · 国内外文献综述及其研究现状第13-15 页
  · 本文研究主要内容第15 页
  · 论文结构框架第15-17 页
第二章 电价与电价预测第17-33 页
  · 引言第17 页
  · 电价的特点及其形成第17-25 页
    · 电价的特点第18-19 页
    · 电价的形成机理第19-23 页
    · 电价的影响因素第23-25 页
  · 电价预测的概念第25-28 页
    · 电价预测的定义第25-26 页
    · 电价预测的分类第26 页
    · 电价预测与负荷预测的比较第26-28 页
    · 电价预测的主要难点第28 页
  · 电价预测的步骤及方法第28-32 页
    · 电价预测的步骤第28-29 页
    · 电价预测的方法第29-31 页
    · 预测效果的评价第31-32 页
  · 本章小结第32-33 页
第三章 基于BP神经网络的电价预测模型第33-54 页
  · 引言第33 页
  · BP神经网络简介第33-42 页
    · BP网络的结构第33-35 页
    · BP网络的学习算法第35-40 页
    · BP网络的主要优缺点第40-42 页
  · BP神经网络的电价预测模型的建立第42-53 页
    · BP神经网络结构的构建与应注意的几个问题第42-46 页
      · 输入变量的选择第42-43 页
      · 数据大小样本的选择第43 页
      · 输入样本数据的预处理第43-44 页
      · 训练样本的归一化第44-45 页
      · BP网络结构的确定第45 页
      · BP网络的训练与测试第45-46 页
    · 预测实例及误差分析第46-53 页
  · 本章小结第53-54 页
第四章 基于小波神经网络的电价预测模型第54-66 页
  · 引言第54 页
  · 小波理论简介第54-59 页
    · 从傅里叶变换到小波变换第54-56 页
    · 连续小波变换与离散小波变换第56-57 页
    · 多分辨率分析第57-58 页
    · MALLAT算法第58-59 页
  · 小波神经网络的电价预测模型建立第59-65 页
    · 小波神经网络的的结构及优点第59-61 页
    · 小波神经网络的的构建第61-63 页
      · 小波函数选择及分解尺度的选择第61-62 页
      · 电价序列的小波分解及单支重构第62-63 页
      · 各个电价子序列的预测模型第63 页
    · 预测实例及误差分析第63-65 页
  · 本章小结第65-66 页
第五章 基于灰色理论的电价预测模型第66-74 页
  · 引言第66 页
  · 灰色理论简介第66-67 页
  · 灰色理论电价预测模型建立第67-73 页
    · 灰色模型的建模机理第67-68 页
    · GM(1,1)模型的建立第68-70 页
    · 预测实例及误差分析第70-73 页
  · 本章小结第73-74 页
第六章 中长期电价预测系统的初步实现第74-87 页
  · 引言第74 页
  · 使用的软件开发工具简介第74-76 页
    · Visual Basic简介第74-75 页
    · MATLAB简介第75-76 页
  · 中长期电价预测系统设计的基本思路第76-83 页
    · 系统功能设计原则、系统基本流程及界面设计第76-78 页
    · 三种方法预测模型的实现第78-83 页
      · 基于MATLAB的BP神经网络预测模型的实现第78-81 页
      · 基于MATLAB的小波神经网络预测模型的实现第81-82 页
      · 基于MATLAB的灰色预测模型的实现第82-83 页
  · VB·调用MATLAB程序的实现第83-86 页
  · 本章小结第86-87 页
第七章 三种预测结果及误差分析第87-90 页
  · 引言第87 页
  · 三种预测模型的预测结果比较第87-89 页
  · 本章小结第89-90 页
第八章 结论与展望第90-92 页
  · 论文总结第90-91 页
  · 展望第91-92 页
致谢第92-93 页
参考文献第93-97 页
附录第97-98页

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