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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,点击这进入下载页面
 
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