基于智能算法的改进中长期负荷预测模型研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 中长期负荷预测的研究现状 | 第12-20页 |
| 1.2.1 经典负荷预测方法 | 第12-13页 |
| 1.2.2 传统负荷预测方法 | 第13-15页 |
| 1.2.3 新型负荷预测方法 | 第15-20页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第20-23页 |
| 第二章 智能算法与不确定性理论 | 第23-35页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 智能算法 | 第23-30页 |
| 2.2.1 遗传算法 | 第23-27页 |
| 2.2.2 数据分组处理方法 | 第27-30页 |
| 2.3 不确定性理论 | 第30-34页 |
| 2.3.1 置信区间求取 | 第30-32页 |
| 2.3.2 负荷预测中不确定性的表述 | 第32-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于遗传算法的改进SD 负荷预测模型研究 | 第35-49页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 建模步骤 | 第35-39页 |
| 3.3 模型描述 | 第39-43页 |
| 3.3.1 模型层次结构 | 第39-40页 |
| 3.3.2 因素归纳与流图分析 | 第40-43页 |
| 3.4 模型求解 | 第43-48页 |
| 3.4.1 系统动力学模型求解 | 第43-46页 |
| 3.4.2 遗传算法求解 | 第46-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 智能组合负荷预测模型研究 | 第49-64页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 模型描述 | 第49-52页 |
| 4.2.1 模型的一般描述 | 第49-51页 |
| 4.2.2 模型的GMDH 描述 | 第51-52页 |
| 4.3 建模步骤 | 第52-63页 |
| 4.3.1 预测决策 | 第54-56页 |
| 4.3.2 模型评估与筛选 | 第56-59页 |
| 4.3.3 GMDH 求解权重 | 第59-61页 |
| 4.3.4 可变权误差修正 | 第61-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 实例计算与分析 | 第64-77页 |
| 5.1 引言 | 第64页 |
| 5.2 数据准备 | 第64-66页 |
| 5.3 基于遗传算法的改进SD 负荷预测模型结果 | 第66-68页 |
| 5.3.1 子模块预测结果 | 第66-67页 |
| 5.3.2 总预测结果 | 第67-68页 |
| 5.4 智能组合负荷预测模型结果 | 第68-72页 |
| 5.4.1 预测决策 | 第68-69页 |
| 5.4.2 预测结果 | 第69-72页 |
| 5.5 未来年负荷预测结果 | 第72-76页 |
| 5.5.1 预测结果 | 第73-75页 |
| 5.5.2 不确定性因素敏感性分析 | 第75-76页 |
| 5.6 本章小结 | 第76-77页 |
| 第六章 结论与展望 | 第77-79页 |
| 6.1 本文主要研究成果 | 第77-78页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用论文情况 | 第84-86页 |
