| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 相关性分析法研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 Copula理论的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4 电网规划指标的相关性研究 | 第16-17页 |
| 1.5 论文主要工作和内容安排 | 第17-19页 |
| 第二章 Copula理论与相关性 | 第19-29页 |
| 2.1 Copula函数的定义及Sklar定理 | 第19-21页 |
| 2.1.1 二元Copula函数的定义 | 第19页 |
| 2.1.2 Sklar定理 | 第19-21页 |
| 2.1.3 Copula函数的性质 | 第21页 |
| 2.2 Copula函数类型 | 第21-26页 |
| 2.2.1 椭圆Copula | 第22-24页 |
| 2.2.2 阿基米德Copula | 第24-26页 |
| 2.3 基于Copula函数的相关性度量 | 第26-29页 |
| 2.3.1 Kendall秩相关系数 | 第26-27页 |
| 2.3.2 Spearman秩相关系数 | 第27页 |
| 2.3.3 尾部相关 | 第27-28页 |
| 2.3.4 Copula表示相关结构 | 第28-29页 |
| 第三章 基于Copula的电网指标建模方法及分析 | 第29-47页 |
| 3.1 基于Copula函数的相关性建模 | 第29-38页 |
| 3.1.1 基于核密度的边缘分布估计算法设计 | 第29-31页 |
| 3.1.2 核函数和窗宽值对指标边缘分布影响的分析 | 第31-35页 |
| 3.1.3 Copula函数模型的选择方法 | 第35-36页 |
| 3.1.4 参数估计 | 第36-38页 |
| 3.2 算例分析 | 第38-46页 |
| 3.2.1 电网规划指标和数据可用性的分析 | 第38-41页 |
| 3.2.2 确定指标的边缘分布 | 第41-42页 |
| 3.2.3 选取适当的Copula函数 | 第42-43页 |
| 3.2.4 参数估计 | 第43-45页 |
| 3.2.5 模型的评价 | 第45-46页 |
| 3.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于熵权属性识别理论的相关性分析 | 第47-61页 |
| 4.1 概述 | 第47-48页 |
| 4.2 基于熵权的属性识别理论 | 第48-50页 |
| 4.2.1 属性空间和分级标准 | 第48页 |
| 4.2.2 属性测度值的计算 | 第48-49页 |
| 4.2.3 熵理论的权重系数的确定 | 第49-50页 |
| 4.3 基于熵权属性识别理论的Copula模型优选方法 | 第50-51页 |
| 4.4 算例分析 | 第51-58页 |
| 4.4.1 分布估计算法设计及实现 | 第51-55页 |
| 4.4.2 模型的选择和评价 | 第55-58页 |
| 4.5 实验分析 | 第58-59页 |
| 4.6 本章小结束 | 第59-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 总结 | 第61页 |
| 5.2 展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 附录A 攻读硕士期间发表的论文和参与的项目 | 第69页 |