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 |