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基于蛙跳算法和回声状态网络的能源消费预测研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
1 绪论第7-16页
    1.1 研究背景与意义第7-8页
    1.2 国内外研究现状及发展趋势第8-12页
    1.3 研究内容和技术路线第12-16页
2 改进的蛙跳算法第16-32页
    2.1 标准蛙跳算法分析第16-20页
    2.2 选择差分混合蛙跳算法(SDSFLA)改进思路第20-21页
    2.3 SDSFLA组内搜索的执行流程第21-27页
    2.4 性能测试第27-32页
3 基于改进蛙跳算法的回声状态网络第32-39页
    3.1 回声状态网络第32-35页
    3.2 基于SDSFLA优化ESN的预测模型第35-39页
4 基于SDSFLA-ESN的能源消费预测第39-50页
    4.1 能源消费预测方法与评价标准第39-41页
    4.2 美国电能消费预测问题第41-45页
    4.3 中国能源消费预测问题第45-49页
    4.4 本章小结第49-50页
5 全文总结及展望第50-52页
    5.1 全文总结第50-51页
    5.2 研究展望第51-52页
致谢第52-53页
参考文献第53-57页

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