| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·电力负荷预测的目的和意义 | 第9页 |
| ·电力负荷的分类和特点 | 第9-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·本论文的主要工作 | 第14-16页 |
| 第二章 负荷数据分析及预处理 | 第16-23页 |
| ·负荷数据误差的来源与辨识 | 第16-17页 |
| ·基于聚类分析的负荷数据预处理 | 第17-20页 |
| ·聚类方法分析 | 第17-19页 |
| ·基于k-means算法的负荷数据特征曲线提取 | 第19-20页 |
| ·实例分析 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于粗糙集的负荷数据属性约简 | 第23-28页 |
| ·电力负荷的影响因素 | 第23-24页 |
| ·负荷属性离散化 | 第24-25页 |
| ·粗糙集分析 | 第25-26页 |
| ·实例分析 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 基于改进型决策树算法的短期负荷预测模型 | 第28-43页 |
| ·决策树算法分析 | 第28-30页 |
| ·基于ID3的改进型决策树算法分析与比较 | 第30-36页 |
| ·基于ID3的改进型决策树算法 | 第30-32页 |
| ·基于ID3的改进型决策树算法比较 | 第32-36页 |
| ·基于改进型决策树算法的短期负荷预测模型 | 第36-37页 |
| ·实例分析 | 第37-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第五章 基于改进型决策树的短期负荷预测系统设计与实现 | 第43-54页 |
| ·负荷预测系统的功能结构 | 第43-44页 |
| ·系统数据库设计 | 第44-45页 |
| ·算法设计与实现 | 第45-47页 |
| ·基于k-means算法的负荷数据聚类实现 | 第45-46页 |
| ·MBID3算法类图设计 | 第46-47页 |
| ·负荷预测流程图 | 第47-48页 |
| ·界面设计 | 第48-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 结论和展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |