| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-17页 |
| ·课题背景及意义 | 第8-9页 |
| ·电力负荷预测概述 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-15页 |
| ·全文安排 | 第15-17页 |
| 2 人工神经网络简介 | 第17-33页 |
| ·神经网络概述 | 第17-20页 |
| ·误差反传算法 | 第20-22页 |
| ·改进的 BP 算法 | 第22-25页 |
| ·粒子群优化算法及其改进 | 第25-31页 |
| ·粒子群－神经网络混合算法 | 第31-33页 |
| 3 基于粒子群神经网络的短期负荷预测 | 第33-48页 |
| ·短期负荷内在规律 | 第33-37页 |
| ·BP 网络结构的确定 | 第37-40页 |
| ·负荷数据的伪数据预处理 | 第40-45页 |
| ·输入样本预处理 | 第45-47页 |
| ·粒子群神经网络的短期负荷预测模型. | 第47-48页 |
| 4 实例分析 | 第48-57页 |
| ·改进 BP 神经网络短期负荷预测结果及分析 | 第48-52页 |
| ·粒子群神经网络短期负荷预测结果分析. | 第52-57页 |
| 5 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·全文总结 | 第57-58页 |
| ·今后工作的展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |