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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--群智能算法在短期电力负荷预测中的研究及应用
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群智能算法在短期电力负荷预测中的研究及应用
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-15页
    1.1 选题研究背景及意义第10-11页
    1.2 负荷预测的发展及国内外研究现状第11-13页
        1.2.1 负荷预测的发展第11-13页
        1.2.2 国内外研究现状第13页
    1.3 本文主要研究内容第13-14页
    1.4 论文章节安排第14-15页
第2章 电力负荷预测概述第15-26页
    2.1 负荷预测的分类及作用第15页
    2.2 短期负荷预测的特点及原理第15-18页
        2.3.1 负荷预测的特点第15-17页
        2.3.2 负荷预测的原理第17-18页
    2.3 短期负荷特性分析第18-22页
        2.3.1 负荷分解第18页
        2.3.2 典型负荷分量的特性第18-21页
        2.3.3 天气敏感负荷分量的特性第21-22页
    2.4 负荷预测的影响因素分析第22页
    2.5 负荷预测的基本过程第22-24页
    2.6 负荷预测的误差分析第24-25页
    2.7 本章小结第25-26页
第3章 人工神经网络方法第26-35页
    3.1 神经网络理论基础第26-28页
        3.1.1 人工神经元模型第26-27页
        3.1.2 人工神经网络类型第27-28页
    3.2 BP神经网络第28-31页
        3.2.1 BP神经网络结构第28-29页
        3.2.2 BP算法原理第29-30页
        3.2.3 BP算法的优缺点第30-31页
    3.3 BP神经网络负荷预测模型第31-34页
        3.3.1 实验数据收集及预处理第31-32页
        3.3.2 BP预测模型的确定第32-34页
    3.4 本章小结第34-35页
第4章 基于群智能算法的短期电力负荷预测第35-46页
    4.1 群智能算法简介第35-38页
    4.2 蝙蝠算法第38-42页
        4.2.1 算法原理第38-40页
        4.2.2 算法性能第40-42页
    4.3 蝙蝠算法改进第42-43页
    4.4 改进的蝙蝠算法优化BP神经网络第43-45页
    4.5 本章小结第45-46页
第5章 仿真实验与结果分析第46-53页
    5.1 实验环境第46页
    5.2 仿真结果分析第46-52页
    5.3 本章小结第52-53页
第6章 总结与展望第53-55页
    6.1 课题总结第53-54页
    6.2 展望第54-55页
参考文献第55-58页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第58-59页
致谢第59页

 
 
论文编号BS4076724,这篇论文共59
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