基于理想点多属性决策算法的电力行业碳排放预测
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 低碳电力的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 碳排放量核算研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 碳排放量预测研究现状 | 第12页 |
| 1.2.4 电力系统负荷预测现状 | 第12-13页 |
| 1.3 课题来源和研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-15页 |
| 第2章 相关理论分析 | 第15-28页 |
| 2.1 低碳电力理论 | 第15-19页 |
| 2.1.1 我国的电力行业碳排放问题 | 第15-17页 |
| 2.1.2 低碳电力的定义 | 第17-18页 |
| 2.1.3 低碳电力的必要性 | 第18页 |
| 2.1.4 我国低碳电力发展状况 | 第18-19页 |
| 2.2 电力系统碳排放核算原理 | 第19-22页 |
| 2.2.1 核算基本原理 | 第19-20页 |
| 2.2.2 核算范围 | 第20页 |
| 2.2.3 核算方法 | 第20-22页 |
| 2.3 碳排放预测模型 | 第22-25页 |
| 2.3.1 支持向量回归机预测模型 | 第23-24页 |
| 2.3.2 Logistic回归预测模型 | 第24-25页 |
| 2.3.3 灰色GM(1,1)模型 | 第25页 |
| 2.4 碳排放预测的误差分析 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 算法研究 | 第28-42页 |
| 3.1 理想点多属性决策算法 | 第28-32页 |
| 3.1.1 算法概述 | 第28页 |
| 3.1.2 理想点决策方法 | 第28-29页 |
| 3.1.3 已知权重信息的理想点决策模型 | 第29-31页 |
| 3.1.4 未知权重信息的理想点决策模型 | 第31-32页 |
| 3.2 基于理想点的组合模型的建模 | 第32-33页 |
| 3.3 多元线性回归模型 | 第33-36页 |
| 3.3.1 参数估计 | 第34-35页 |
| 3.3.2 基本假定 | 第35-36页 |
| 3.4 灰色算法 | 第36-39页 |
| 3.4.1 灰色GM(1,1)模型的建模 | 第36-37页 |
| 3.4.2 灰色算法检验 | 第37-38页 |
| 3.4.3 改进原始数列 | 第38-39页 |
| 3.5 碳排放预测模型 | 第39-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 算例分析 | 第42-51页 |
| 4.1 灰色算法的电力行业碳排放预测 | 第43-46页 |
| 4.2 理想点法的电力行业碳排放组合预测 | 第46-50页 |
| 4.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 总结 | 第51-53页 |
| 5.1 结论 | 第51页 |
| 5.2 展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第57页 |
