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基于小波分析的电力系统短期负荷预测的应用研究
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基于小波分析的电力系统短期负荷预测的应用研究
论文目录
摘要
第1-5页
Abstract
第5-8页
第1章 绪论
第8-14页
· 研究背景及意义
第8-10页
· 电力系统负荷预的发展及现状
第10-13页
· 本文主要工作
第13-14页
第2章 电力系统负荷预测分析
第14-21页
· 负荷预测概述
第14-16页
· 负荷预测基本特点
第16-18页
· 负荷预测误差分析
第18-21页
第3章 小波分析在短期负荷预测中的应用
第21-38页
· 小波分析理论概述
第21-22页
· 小波理论的发展
第22-24页
· 傅里叶变换
第22页
· 短时傅里叶变换
第22-23页
· 小波变换
第23-24页
· 小波分析理论概述
第24-28页
· 连续小波变换
第25-26页
· 离散小波变换
第26页
· 二进小波变换
第26-27页
· 小波多分辨分析
第27页
· Mallat算法
第27-28页
· 常用的小波函数
第28-33页
· Haar小波
第29页
· Daubechies小波
第29-31页
· Mexican Hat(Mexh)小波
第31-32页
· Morlet小波
第32-33页
· Meyer小波
第33页
· 数据预处理
第33-35页
· 小波分析在短期负荷预测中的应用
第35-38页
第4章 神经网络在短期负荷预测中的应用
第38-49页
· 人工神经网络概述
第38-41页
· 神经网络模型分类
第38-39页
· 人工神经网络的学习方法
第39-40页
· 人工神经网络的特点
第40-41页
· 误差反传(BP)神经网络基本原理
第41-45页
· BP神经网络的学习过程
第41-43页
· BP神经网络的注意点及局限性
第43-44页
· BP神经网络模型构建
第44-45页
· 神经网络在负荷预测中应用的实例分析
第45-49页
第5章 小波神经网络在短期负荷预测中的应用
第49-56页
· 小波神经网络概述
第49页
· 小波神经网络的结构分类
第49-51页
· 小波神经网络的构建
第51-53页
· 小波函数的选取
第51-52页
· 小波神经网络构建
第52-53页
· 小波神经网络实际算例分析
第53-56页
第6章 结论
第56-58页
· 结论
第56页
· 课题展望
第56-58页
参考文献
第58-61页
在学研究成果
第61-62页
致谢
第62页
本篇论文共
62
页,
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