基于最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测模型的研究

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基于最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测模型的研究

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基于最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测模型的研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-10页
第1章绪论	第10-17页
· 负荷预测研究的背景和意义	第10页
· 国内外研究和应用现状	第10-13页
· 短期负荷预测的国内外研究现状	第10页
· 负荷预测的常用方法	第10-13页
· 负荷预测的基本步骤	第13页
· 课题研究进展中存在的问题	第13-14页
· 本文的主要工作	第14-15页
· 章节安排	第15-17页
第2章支持向量机和粒子群算法	第17-33页
· 支持向量机的基本原理	第17-24页
· 经验风险最小化	第17-18页
· 结构风险最小化	第18-19页
· 支持向量机	第19-20页
· 支持向量机回归原理	第20-24页
· 最小二乘支持向量机	第24-27页
· LS-SVM模型基本原理	第24-25页
· LS-SVM模型核函数的选择	第25-26页
· LS-SVM模型的建立	第26-27页
· 粒子群参数优化的理论概述	第27-30页
· 粒子群算法的基本思想	第27页
· 原始粒子群算法原理	第27-28页
· 标准粒子群算法原理	第28-30页
· 建立基于PSO算法的LS-SVM模型的思路	第30页
· 粒子群算法的优化	第30-33页
· 粒子群优化算法的参数设置	第30-31页
· 改进粒子群优化理论	第31-33页
第3章建立基于粒子群寻优的LS-SVM模型	第33-44页
· 电力负荷特性分析	第33-36页
· 短期负荷特性	第33-34页
· 典型负荷分量的周期性	第34-36页
· 数据的预处理过程	第36-39页
· 负荷数据的预处理方法	第36-37页
· 输入变量及样本的选取与样本的归一化处理方法	第37-39页
· 基于标准的PSO算法的LS-SVM模型的建立	第39-41页
· 参数的分析与参数设置	第39页
· 模型的建立	第39-41页
· 基于改进的PSO算法的LS-SVM模型的建立	第41-43页
· 参数的分析与参数设置	第41页
· 模型的建立	第41-43页
· 误差评价指标	第43-44页
第4章短期负荷预测仿真	第44-56页
· 最小二乘支持向量机模型预测	第44-47页
· 参数的分析与设置	第44-47页
· 算法存在的缺陷与对策	第47页
· 基于标准PSO算法LS-SVM模型预测	第47-50页
· 仿真研究及分析	第47-50页
· 算法分析	第50页
· 基于改进的PSO算法LS-SVM模型预测	第50-53页
· 仿真研究及分析	第51-53页
· 算法分析	第53页
· 误差分析	第53-56页
结论	第56-58页
致谢	第58-59页
参考文献	第59-63页
攻读硕士学位期间所发表的论文	第63页

本篇论文共63页，点击这进入下载页面。

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