基于决策树技术的日前市场清算电价预测
| 第一章 绪论 | 第1-14页 |
| ·选题背景和研究意义 | 第12页 |
| ·当前研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第13-14页 |
| 第二章 电力市场概况 | 第14-19页 |
| ·世界范围内的电力改革 | 第14页 |
| ·电力市场的基本概念 | 第14-16页 |
| ·电力市场的定义 | 第14-15页 |
| ·电力市场的基本特征 | 第15页 |
| ·电力市场的目标 | 第15页 |
| ·构成电力市场的要素 | 第15-16页 |
| ·电力市场的运行 | 第16页 |
| ·澳大利亚电力市场 | 第16-17页 |
| ·电力市场中电价的核心作用 | 第17-18页 |
| ·电价预测的意义 | 第18-19页 |
| 第三章 电价和电价预测 | 第19-30页 |
| ·电价的形成及其特点 | 第19-22页 |
| ·电价的形成 | 第19页 |
| ·电价的影响因素 | 第19-20页 |
| ·电力市场统一清算电价的形成 | 第20-22页 |
| ·电价预测的基本概念 | 第22-23页 |
| ·电价预测的定义 | 第22页 |
| ·电价预测的分类 | 第22页 |
| ·电价预测的特点 | 第22-23页 |
| ·电价预测的方法及步骤 | 第23-30页 |
| ·电价预测的方法 | 第23-29页 |
| ·电价预测的步骤 | 第29-30页 |
| 第四章 数据挖掘及决策树技术 | 第30-36页 |
| ·数据挖掘 | 第30-31页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第30页 |
| ·数据挖掘的方法和技术 | 第30-31页 |
| ·数据挖掘实现过程 | 第31页 |
| ·数据挖掘中的决策树算法 | 第31-35页 |
| ·决策树算法基本原理 | 第31-33页 |
| ·决策树学习中的ID3算法 | 第33-34页 |
| ·ID3算法描述 | 第34-35页 |
| ·数据挖掘在电力系统中的应用 | 第35-36页 |
| 第五章 基于决策树技术的日前市场清算价预测 | 第36-55页 |
| ·日前市场清算电价分析 | 第36-38页 |
| ·MCP预测模型基本思路 | 第38-39页 |
| ·模型数据集 | 第39页 |
| ·数据挖掘模型结构 | 第39-40页 |
| ·构建挖掘模型的数据源集合 | 第40-45页 |
| ·数据的选择 | 第40-41页 |
| ·数据的预处理 | 第41页 |
| ·挖掘模型事实表构建 | 第41-43页 |
| ·数据的变换 | 第43-45页 |
| ·同类数据的处理 | 第45页 |
| ·模型建立工作流程图 | 第45-46页 |
| ·决策树预测建模 | 第46-51页 |
| ·Analysis Services | 第46-47页 |
| ·决策树建模分析 | 第47-49页 |
| ·决策树预测建模 | 第49-51页 |
| ·预测及结果分析 | 第51-55页 |
| ·预测过程 | 第51页 |
| ·预测结果校正处理技术 | 第51页 |
| ·预测结果分析 | 第51-55页 |
| 第六章 研究结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-58页 |
