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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--神经网络技术在短期电力负荷预测中的应用研究
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神经网络技术在短期电力负荷预测中的应用研究
 
     论文目录
 
中文摘要第3-5页
英文摘要第5-6页
1 绪论第9-13页
    1.1 课题背景及研究目的和意义第9页
    1.2 国内外研究现状及分析第9-11页
    1.3 论文章节安排及主要内容第11-13页
2 负荷预测的常用方法第13-19页
    2.1 时间序列第13-14页
    2.2 多重线性回归分析第14-15页
    2.3 神经网络第15-17页
    2.4 本章小结第17-19页
3 基于BP神经网络的日平均负荷预测第19-29页
    3.1 BP神经网络第19-22页
    3.2 相似日查找第22-25页
        3.2.1 熵权法第22页
        3.2.2 相似度计算第22-25页
    3.3 优化BP神经网络第25-26页
        3.3.1 遗传算法第25-26页
        3.3.2 参数设计第26页
    3.4 负荷预测框架第26-28页
        3.4.1 网络参数第26-27页
        3.4.2 优化模型结构图设计第27-28页
    3.5 本章小结第28-29页
4 基于深度信念网络的日24点负荷预测第29-41页
    4.1 深度网络概述第29-30页
    4.2 DBN网络模型第30-35页
        4.2.1 RBM网络的基本模型第30-31页
        4.2.2 RBM模型推导与训练第31-33页
        4.2.3 基于RBM的DBN网络基本模型第33-34页
        4.2.4 DBN模型训练第34-35页
    4.3 基于DBN的短期电力负荷预测框架设计第35-36页
    4.4 24点负荷预测特征选择第36-37页
        4.4.1 7天滑动窗口选择第36-37页
        4.4.2 输入特征选择第37页
    4.5 DBN模型参数设置第37-40页
    4.6 本章小结第40-41页
5 实验分析第41-54页
    5.1 实验数据描述与分析第41-45页
        5.1.1 数据描述第41页
        5.1.2 数据处理与分析第41-45页
    5.2 评价指标第45-46页
    5.3 基于相似日的优化BP神经网络的日平均负荷预测实验第46-49页
        5.3.1 实验描述第46-48页
        5.3.2 预测结果第48-49页
    5.4 基于DBN模型的日24点负荷预测实验第49-52页
        5.4.1 实验描述第49-50页
        5.4.2 预测结果第50-52页
    5.5 本章小结第52-54页
6 总结与展望第54-56页
    6.1 本文总结第54-55页
    6.2 研究展望第55-56页
致谢第56-57页
参考文献第57-61页
附录第61页

 
 
论文编号BS4054912,这篇论文共61
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