| 摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第3-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-9页 |
| ·选题背景及意义 | 第6-7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-8页 |
| ·本文研究主要内容 | 第8页 |
| ·本文采用的主要方法及创新点 | 第8-9页 |
| 第二章 电力需求分析的理论基础 | 第9-16页 |
| ·中国电力供需形势分析 | 第9-11页 |
| ·电力消费弹性系数 | 第9-10页 |
| ·生活用电结构变化 | 第10页 |
| ·生产用电结构变化 | 第10-11页 |
| ·电力需求的经济学分析 | 第11-13页 |
| ·电力需求的影响因素分析 | 第13-16页 |
| ·经济增长 | 第13-14页 |
| ·人口增长及居民消费 | 第14页 |
| ·电价 | 第14-15页 |
| ·产业结构 | 第15-16页 |
| 第三章 中国电力需求的协整模型 | 第16-26页 |
| ·协整分析的背景 | 第16页 |
| ·协整与误差修正模型 | 第16-21页 |
| ·单整 | 第17-18页 |
| ·协整及其检验 | 第18-20页 |
| ·误差修正模型 | 第20-21页 |
| ·中国电力需求的协整建模分析 | 第21-26页 |
| ·变量与数据的选取 | 第21页 |
| ·模型的建立 | 第21-25页 |
| ·模型的分析讨论 | 第25-26页 |
| 第四章 电力需求的免疫粒子群优化BP 神经网络建模构想 | 第26-43页 |
| ·引言 | 第26-27页 |
| ·神经网络理论 | 第27-33页 |
| ·免疫粒子群优化算法 | 第33-41页 |
| ·粒子群优化算法 | 第33-36页 |
| ·免疫算法基本原理 | 第36-38页 |
| ·免疫粒子群优化算法 | 第38-41页 |
| ·基于免疫粒子群优化的BP 神经网络 | 第41-43页 |
| 第五章 免疫粒子群优化BP 神经网络电力需求建模 | 第43-55页 |
| ·电力需求建模 | 第43-52页 |
| ·变量数据的选取与预处理 | 第43页 |
| ·免疫粒子群优化BP 神经网络的结构确定 | 第43-47页 |
| ·免疫粒子群优化BP 神经网络的学习过程 | 第47-48页 |
| ·实证分析 | 第48-52页 |
| ·协整模型和免疫粒子群优化BP 神经网络模型的分析比较 | 第52-55页 |
| ·量化结构分析比较 | 第53页 |
| ·预测检验比较 | 第53-55页 |
| 第六章 结论与建议 | 第55-57页 |
| ·结论 | 第55页 |
| ·建议 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 附录 | 第62-64页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第64页 |