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基于大数据技术的经济周期与用电需求关联关系研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-22页
    1.1 研究背景及意义第11-13页
    1.2 国内外研究综述第13-19页
        1.2.1 大数据技术在电力行业的研究第13-14页
        1.2.2 经济周期研究第14-16页
        1.2.3 经济周期与用电需求关系研究第16-19页
    1.3 主要研究内容和技术路线第19-22页
        1.3.1 主要研究内容第19-21页
        1.3.2 技术路线图第21-22页
第2章 大数据技术相关理论第22-32页
    2.1 大数据特点和类型第22-23页
        2.1.1 大数据特点第22-23页
        2.1.2 大数据类型第23页
    2.2 大数据分析技术第23-27页
        2.2.1 统计分析第24-26页
        2.2.2 数据挖掘第26页
        2.2.3 自然语言处理第26-27页
        2.2.4 机器学习第27页
    2.3 大数据技术应用第27-31页
        2.3.1 大数据技术在电力行业的应用第27-29页
        2.3.2 大数据技术在用电需求分析中的应用第29-31页
    2.4 本章小结第31-32页
第3章 经济周期与用电需求周期分析第32-47页
    3.1 周期理论及划分方法第32-35页
        3.1.1 经济周期相关理论第32-33页
        3.1.2 电力需求周期相关理论第33-34页
        3.1.3 周期划分原理第34-35页
    3.2 经济周期划分第35-40页
        3.2.1 经济发展概况第35-36页
        3.2.2 基于原始数据法的经济周期划分第36-37页
        3.2.3 基于HP滤波法的经济周期划分第37-39页
        3.2.4 基于两种方法的经济周期划分第39-40页
    3.3 用电需求周期划分第40-45页
        3.3.1 用电需求发展概况第41-42页
        3.3.2 基于原始数据法的用电需求周期划分第42页
        3.3.3 基于HP滤波法的用电需求周期划分第42-45页
        3.3.4 基于两种方法的用电需求周期划分第45页
    3.4 经济与用电需求周期关系定性分析第45-46页
    3.5 本章小结第46-47页
第4章 基于谱分析的周期关系分析第47-60页
    4.1 频谱分析法进行周期分析的可行性第47-52页
        4.1.1 频谱分析优点第47-48页
        4.1.2 频谱分析应用条件验证第48页
        4.1.3 时间序列平稳性检验第48-49页
        4.1.4 单谱分析第49页
        4.1.5 交叉谱分析第49-51页
        4.1.6 相位谱分析第51-52页
    4.2 误差修正模型相关原理第52-59页
        4.2.1 向量自回归模型第52页
        4.2.2 平稳与单位根检验第52-54页
        4.2.3 协整检验第54-55页
        4.2.4 格兰杰因果关系检验第55-57页
        4.2.5 误差修正模型第57-58页
        4.2.6 脉冲响应函数第58-59页
    4.3 本章小结第59-60页
第5章 华北各省市经济与用电需求关系实证分析第60-71页
    5.1 基于谱分析的周期关系分析第60-63页
        5.1.1 经济与用电需求周期成分平稳性检验第60-61页
        5.1.2 经济周期成分谱密度分析第61-62页
        5.1.3 交叉谱分析第62-63页
        5.1.4 相位谱分析第63页
    5.2 误差修正模型实证分析第63-67页
        5.2.1 协整检验第63-65页
        5.2.2 格兰杰因果关系检验第65页
        5.2.3 误差修正模型第65-66页
        5.2.4 脉冲响应函数分析第66-67页
    5.3 经济周期与用电需求关系对比分析第67-70页
        5.3.1 基于谱分析的周期关系对比分析第67-68页
        5.3.2 协整关系和脉冲相应对比分析第68-70页
    5.4 本章小结第70-71页
第6章 研究成果和结论第71-73页
参考文献第73-77页
攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果第77-78页
致谢第78页

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