基于聚类分析与支持向量机的电力系统短期负荷预测

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基于聚类分析与支持向量机的电力系统短期负荷预测

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基于聚类分析与支持向量机的电力系统短期负荷预测

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-9页
第一章绪论	第9-23页
· 研究背景及意义	第9-11页
· 负荷预测基本介绍	第11-19页
· 电力系统短期负荷预测的特点	第11-12页
· 电力系统短期负荷预测的影响因素	第12-14页
· 负荷预测主要方法	第14-17页
· 电力系统短期负荷预测流程	第17-19页
· 国内外研究现状	第19-22页
· 论文的主要工作	第22-23页
第二章短期负荷预测涉及的基本技术与理论	第23-35页
· 聚类分析的基本理论	第23-25页
· 模糊C均值理论	第23-24页
· 欧氏距离	第24-25页
· 支持向量机的分类原理	第25-31页
· 线性支持向量机的基本原理	第26-28页
· 线性不可分支持向量机的基本原理	第28-30页
· 支持向量机的多分类原理	第30-31页
· 支持向量机的回归原理	第31-34页
· 线性支持向量机	第31-33页
· 非线性支持向量机	第33-34页
· 本章小结	第34-35页
第三章基于聚类算法与支持向量机的电力系统短期负荷预测	第35-44页
· 负荷预测主要步骤	第35-36页
· 样本数据预处理方法	第36-38页
· 异常数据的种类	第36-37页
· 异常数据的处理方式	第37-38页
· 负荷预测数据预处理	第38-42页
· 数据归一化处理	第38-39页
· 样本数据预处理	第39-42页
· 误差分析	第42页
· 本章小结	第42-44页
第四章算例分析	第44-48页
· 方案一	第44-45页
· 方案二	第45-46页
· 两种方案的综合对比分析	第46-47页
· 本章小结	第47-48页
第五章结论与展望	第48-50页
· 结论	第48页
· 展望	第48-50页
参考文献	第50-52页
附录	第52-58页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第58-59页
致谢	第59-60页
附表	第60页

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