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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--面向电力大数据的数据挖掘算法研究及应用
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面向电力大数据的数据挖掘算法研究及应用
 
     论文目录
 
中文摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第一章 绪论第8-14页
    1.1 课题研究的背景与意义第8-9页
    1.2 课题研究现状第9-12页
        1.2.1 传统预测方法第9-10页
        1.2.2 人工智能预测方法第10-12页
    1.3 本文的主要工作第12-13页
    1.4 本文的组织结构第13-14页
第二章 相关技术概述第14-21页
    2.1 负荷预测问题定义第14-15页
    2.2 负荷预测问题方法介绍第15-17页
        2.2.1 随机森林第15-16页
        2.2.2 ELM第16-17页
    2.3 并行技术的概述第17-20页
        2.3.1 Hadoop第18页
        2.3.2 Spark第18-20页
    2.4 本章小结第20-21页
第三章 基于随机森林的电力负荷预测研究第21-36页
    3.1 引言第21-22页
    3.2 负荷预测过程第22-28页
        3.2.1 数据预处理第22-25页
        3.2.2 电力负荷挖掘流程设计第25-28页
    3.3 评估方法第28-30页
        3.3.1 分类模型的评估指标第28-29页
        3.3.2 回归(时间序列)模型评估指标第29-30页
    3.4 实验第30-34页
        3.4.1 数据集第30页
        3.4.2 精度实验及结果分析第30-34页
    3.5 结束语第34-36页
第四章 基于并行混合粒子群优化及极限学习机的电力负荷预测第36-51页
    4.1 引言第36-37页
    4.2 PIPSO-ELM第37-44页
        4.2.1 IPSO-ELM第38-43页
        4.2.2 IPSO-ELM的并行化第43-44页
    4.3 实验第44-49页
        4.3.1 实验数据集第44-45页
        4.3.2 评价指标第45页
        4.3.3 预测精度分析第45-47页
        4.3.4 稳定性分析第47-48页
        4.3.5 收敛性分析第48-49页
        4.3.6 扩展性分析第49页
    4.4 总结第49-51页
总结与展望第51-54页
    论文工作总结第51-52页
    未来工作展望第52-54页
参考文献第54-59页
致谢第59-60页
个人简历第60-61页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第61页

 
 
论文编号BS4076725,这篇论文共61
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