基于机器自学习的电网安全校正算法研究

摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第1章 绪论	第9-14页
·选题背景及其意义	第9-10页
·国内外研究现状	第10-12页
·本文的主要工作内容	第12-14页
第2章 基于灵敏度的电网安全校正算法	第14-21页
·基于灵敏度的计算方法	第14-19页
·灵敏度的定义	第14-15页
·目标函数	第15页
·约束条件	第15-16页
·灵敏度的计算	第16-17页
·安全校正控制模型	第17-18页
·灵敏度计算方法存在的问题	第18-19页
·基于灵敏度的反向等量配对调整法	第19-20页
·本章小结	第20-21页
第3章 机器自学习方法研究	第21-46页
·机器自学习的基本方法	第22-24页
·机器学习的原理	第22页
·机器学习的模型	第22-23页
·机器学习的方法	第23-24页
·BP神经网络的计算方法	第24-33页
·神经网络的基本原理	第24-28页
·BP神经网络的计算	第28-32页
·BP神经网络算法在安全校正中的应用	第32-33页
·支持向量机的计算方法	第33-45页
·预备知识	第34-37页
·支持向量机的基本原理	第37-39页
·支持向量回归机	第39-42页
·最小二乘支持向量机	第42-44页
·最小二乘向量机算法在安全校正中的应用	第44-45页
·本章小结	第45-46页
第4章 实例分析	第46-50页
·IEEE-30节点原始数据	第46-48页
·采用BP神经网络计算方法进行计算	第48页
·最小二乘支持向量机算法	第48-49页
·三种算法的比较	第49页
·本章小结	第49-50页
第5章 结论与展望	第50-51页
·主要成果及结论	第50页
·有待进一步研究的内容	第50-51页
参考文献	第51-54页
在攻读硕士学位期间发表的学术论文及其他成果	第54-55页
致谢	第55页