短期电力负荷预测的研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
第一章 绪论	第8-13页
·课题研究的背景和意义	第8-9页
·负荷预测研究现状	第9-12页
·传统的经典方法	第10页
·人工智能技术新方法	第10-12页
·课题研究内容	第12-13页
第二章 短期负荷预测概述	第13-20页
·电力负荷预测基本原理	第13-14页
·负荷的组成	第14-15页
·电力负荷预测的特点	第15-16页
·电力系统负荷的影响因素	第16-17页
·负荷预测的基本过程	第17-20页
第三章 人工神经网络的原理	第20-30页
·人工神经网络	第20-25页
·人工神经网络发展	第20页
·人工神经网络的基本特征	第20-21页
·人工神经元模型	第21-23页
·神经网络的结构	第23-24页
·人工神经网络的工作过程	第24-25页
·BP神经网络	第25-30页
·BP神经网络基本原理	第25页
·BP神经网络模型	第25-26页
·BP网络学习算法	第26-28页
·BP神经网络学习具体步骤	第28-30页
第四章 基于BP神经网络的负荷预测	第30-41页
·历史数据的选取	第30页
·输入数据的预处理	第30-33页
·负荷数据的预处理	第30-32页
·负荷数据的归一化	第32页
·对影响因素的量化处理	第32-33页
·网络的拓扑结构	第33-37页
·输入层、输出层神经元的数目	第33页
·隐含层神经元的数目	第33-34页
·学习参数选取	第34-36页
·预测误差的分析	第36-37页
·实际算例分析	第37-41页
第五章 总结与展望	第41-43页
·总结	第41页
·展望	第41-43页
参考文献	第43-46页
致谢	第46页