基于季节性STM模型的中国电力消费特征及预测研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第11-13页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第11-12页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.3 本文思路、研究框架及特色与创新之处 | 第13-15页 |
| 1.3.1 本文思路 | 第13页 |
| 1.3.2 研究框架 | 第13-14页 |
| 1.3.3 特色与创新之处 | 第14-15页 |
| 第2章 文献回顾与评述 | 第15-18页 |
| 2.1 电力消费特征及预测的文献回顾 | 第15-16页 |
| 2.2 季节性STM的文献回顾 | 第16-17页 |
| 2.3 相关文献评述 | 第17-18页 |
| 第3章 电力消费需求特征 | 第18-37页 |
| 3.1 静态季节性STM构造 | 第18-21页 |
| 3.1.1 趋势成分构造 | 第18-19页 |
| 3.1.2 季节成分构造 | 第19-21页 |
| 3.2 静态季节性STM参数估计方法及检验 | 第21-29页 |
| 3.2.1 状态空间模型简介 | 第21-25页 |
| 3.2.2 卡尔曼滤波简介 | 第25-27页 |
| 3.2.3 模型超参数估计方法 | 第27-28页 |
| 3.2.4 模型检验方法理论 | 第28-29页 |
| 3.3 数据描述及预处理 | 第29-31页 |
| 3.3.1 变量选择和数据处理 | 第29-30页 |
| 3.3.2 数据基本特征概况 | 第30-31页 |
| 3.4 静态季节性STM参数估计及模型选择 | 第31-36页 |
| 3.4.1 STM超参数估计 | 第31-32页 |
| 3.4.2 残差检验及最优模型选择 | 第32-34页 |
| 3.4.3 电力消费特征测度结果及分析 | 第34-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 电力消费需求预测 | 第37-53页 |
| 4.1 季节性STM+X构造 | 第37-42页 |
| 4.1.1 季节性STM+βX型 | 第39-40页 |
| 4.1.2 季节性tSTM+β_1X型 | 第40-42页 |
| 4.2 季节性STM+X预测模型参数估计方法 | 第42-43页 |
| 4.2.1 模型超参数估计方法 | 第42页 |
| 4.2.2 模型检验方法理论 | 第42页 |
| 4.2.3 STM+X预测方法 | 第42-43页 |
| 4.3 数据选择及处理 | 第43-46页 |
| 4.3.1 变量选择和数据处理 | 第44-45页 |
| 4.3.2 数据基本特征概况 | 第45-46页 |
| 4.4 季节性STM+X预测模型参数估计及选择 | 第46-51页 |
| 4.4.1 STM+X超参数估计 | 第47页 |
| 4.4.2 残差检验及拟合效果检验 | 第47-48页 |
| 4.4.3 电力消费预测研究结果及分析 | 第48-50页 |
| 4.4.4 STM+X预测 | 第50-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第5章 结论及研究展望 | 第53-56页 |
| 5.1 主要结论 | 第53-54页 |
| 5.2 研究展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 附录A 条件分布的性质及证明 | 第60-61页 |
| 附录B 牛顿法和拟牛顿法 | 第61-65页 |
| 附录C 论文核心R代码 | 第65-73页 |
| 个人简历、在学期间发表的学位论文及研究成果 | 第73页 |
