电力市场短期电价预测算法及应用研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第12页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第12-15页 |
| 第2章 相关理论与算法概述 | 第15-23页 |
| 2.1 分位数回归理论 | 第15-17页 |
| 2.1.1 分位数回归概念 | 第15-16页 |
| 2.1.2 分位数回归思想 | 第16-17页 |
| 2.2 支持向量机模型 | 第17-18页 |
| 2.3 进化优化算法 | 第18-22页 |
| 2.3.1 遗传优化算法 | 第18-20页 |
| 2.3.2 粒子群优化算法 | 第20-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 短期电价概率预测模型研究 | 第23-43页 |
| 3.1 SVQR预测模型 | 第23-29页 |
| 3.1.1 SVQR模型的构造 | 第24-25页 |
| 3.1.2 SVQR模型的训练过程 | 第25-29页 |
| 3.2 SVQR预测模型优化 | 第29-31页 |
| 3.2.1 原始数据优化 | 第30-31页 |
| 3.2.2 数据模型优化 | 第31页 |
| 3.3 实验与分析 | 第31-42页 |
| 3.3.1 样本数据选取 | 第31-33页 |
| 3.3.2 模型预测结果 | 第33-39页 |
| 3.3.3 实验结果分析 | 第39-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 短期电价预测模型的核函数研究 | 第43-53页 |
| 4.1 核函数定义及作用 | 第43-45页 |
| 4.1.1 核函数的定义 | 第43-44页 |
| 4.1.2 核函数作用 | 第44-45页 |
| 4.2 不同核函数选择 | 第45-46页 |
| 4.3 实验与分析 | 第46-52页 |
| 4.3.1 实验结果 | 第46-51页 |
| 4.3.2 结果分析 | 第51-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第53页 |
| 5.2 未来工作及展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读硕士期间学位期间发表的论文及其它成果 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
