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基于EMD和高斯过程回归组合模型的短期电力负荷预测方法研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-5页 | | Abstract | 第5-6页 | | 目录 | 第6-8页 | | 第一章 绪论 | 第8-15页 | | ·论文选题的背景和意义 | 第8-9页 | | ·电力负荷预测的特点及研究现状 | 第9-14页 | | ·电力负荷预测的特点 | 第9-11页 | | ·电力负荷预测的研究现状及动向 | 第11-14页 | | ·本文的主要工作及内容安排 | 第14-15页 | | 第二章 短期电力负荷分析与预测方法 | 第15-31页 | | ·短期电力负荷预测原理 | 第15-20页 | | ·短期电力负荷的特点 | 第15-19页 | | ·短期电力负荷预测的原理 | 第19-20页 | | ·短期负荷预测方法 | 第20-26页 | | ·回归分析 | 第20页 | | ·时间序列分析 | 第20-21页 | | ·灰色系统理论 | 第21页 | | ·人工神经网络 | 第21-23页 | | ·专家系统 | 第23-24页 | | ·模糊理论 | 第24页 | | ·小波分析 | 第24-25页 | | ·支持向量机 | 第25-26页 | | ·短期负荷特性分析 | 第26-30页 | | ·短期负荷的构成 | 第26-28页 | | ·影响短期负荷的因素 | 第28-30页 | | ·本章小结 | 第30-31页 | | 第三章 高斯过程回归理论及其在短期电力负荷预测的应用 | 第31-45页 | | ·机器学习基本理论 | 第31-33页 | | ·高斯过程基本理论 | 第33-37页 | | ·高斯过程 | 第34-35页 | | ·高斯回归 | 第35-37页 | | ·基于高斯过程回归的短期电力负荷预测 | 第37-39页 | | ·训练样本的选取和输入向量的设计 | 第37-38页 | | ·短期负荷预测的GP算法 | 第38-39页 | | ·算例验证与结果分析 | 第39-44页 | | ·本章小结 | 第44-45页 | | 第四章 基于EMD和高斯过程回归理论的短期电力负荷组合预测 | 第45-56页 | | ·EMD基本原理 | 第45-48页 | | ·本征模态函数 | 第46页 | | ·EMD分解 | 第46-48页 | | ·EMD重构 | 第48页 | | ·EMD-高斯过程回归的短期电力负荷组合预测方法 | 第48-52页 | | ·短期负荷序列的EMD分解 | 第49-50页 | | ·基于EMD和高斯过程回归的短期电力负荷预测组合算法 | 第50-52页 | | ·算例验证 | 第52-55页 | | ·本章小结 | 第55-56页 | | 第五章 结论与展望 | 第56-58页 | | ·结论 | 第56-57页 | | ·后续工作的展望 | 第57-58页 | | 致谢 | 第58-59页 | | 参考文献 | 第59-63页 | | 附录A 攻读硕士学位期间公开发表的论文 | 第63页 |
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论文编号BS350599，这篇论文共63页
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