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基于人工神经网络的电力系统短期负荷预测的应用分析

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基于人工神经网络的电力系统短期负荷预测的应用分析
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-12页
  · 研究课题的确定第9-10页
  · 本论文的主要工作第10-11页
  · 研究平台第11-12页
第2章 电力市场的负荷预测概述第12-23页
  · 负荷的概念与分类第12-13页
    · 负荷的概念第12页
    · 电力负荷的分类第12-13页
  · 负荷预测的分类第13-14页
    · 按时间分类第13-14页
    · 按行业分类第14页
    · 按特性分类第14页
  · 负荷预测的经验技术与经典技术(方法)第14-19页
    · 常规单一的负荷预测方法第14-16页
    · 负荷预测的新技术第16-17页
    · 负荷预测技术的发展动态第17-19页
  · 短期负荷预测概述第19-21页
    · 短期负荷特性第19-21页
    · 影响短期负荷预测的因素第21页
  · 负荷预测的误差指标第21-23页
第3章 基于人工神经网络的短期负荷预测第23-42页
  · BP人工神经网络第23-29页
    · 人工神经网络简述第23-24页
    · BP人工神经网络与BP学习算法第24-29页
  · 人工神经网络在负荷预测中的应用第29-30页
  · 神经网络实现负荷预测的改进方法第30-35页
    · BP算法的启发式改进第30-31页
    · 基于数值优化方法的网络训练算法第31-35页
  · MATLAB语言及其神经网络工具箱函数介绍第35-42页
    · MATLAB简介第35-37页
    · MATLAB语言特点第37页
    · 神经网络工具箱几个重要函数介绍第37-42页
第4章 基于神经网络的某地区短期负荷预测第42-64页
  · 分季节模型第42页
  · 输入数据的预处理第42-45页
    · 样本数据预处理第42-44页
    · 负荷数据归一化和气象数据量化处理第44-45页
  · 对影响负荷预测的因素的分析第45页
  · BP神经网络结构的确定第45-48页
    · 输入/输出向量设计第45-46页
    · 隐含层个数确定第46页
    · 传输函数第46-47页
    · 预测的BP网络结构第47页
    · 神经网络模型预测流程图第47-48页
  · MATLAB语言环境下的程序设计第48-49页
    · 建立输入、输出矩阵第48页
    · 建立网络第48-49页
    · 网络训练第49页
  · 算例分析第49-64页
    · 样本个数的选取对网络的影响第49-55页
    · 隐含层个数的选取对网络的影响第55-60页
    · 气象条件敏感性分析第60-64页
第5章 总结与展望第64-65页
参考文献第65-67页
附录第67-82页
  附录1第67-72页
  附录2第72-82页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第82-83页
致谢第83-84页
作者简介第84页

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