摘要 | 第1-7页 |
Abstract | 第7-11页 |
第1章 绪论 | 第11-19页 |
·短期负荷预测和意义 | 第11-12页 |
·目前国内外研究现状 | 第12-13页 |
·负荷预测的基本原理 | 第13-14页 |
·负荷预测的特点 | 第14-15页 |
·负荷预测的基本要求 | 第15页 |
·影响负荷预测的主要因素 | 第15-16页 |
·负荷预测误差分析 | 第16-17页 |
·负荷预测的基本程序 | 第17页 |
·本文主要工作 | 第17-19页 |
第2章 多元线性回归中的多重相关性分析 | 第19-28页 |
·多元线性回归的定义 | 第19-20页 |
·回归模型的数学表达 | 第19-20页 |
·回归系数的估计 | 第20页 |
·多重相关性的含义 | 第20-21页 |
·形成多重相关性的因素 | 第21页 |
·多重相关性的危害 | 第21-23页 |
·多重相关性的识别 | 第23-24页 |
·处理多重相关的方法 | 第24-27页 |
·偏F 检验法 | 第24-25页 |
·前向选择变量法 | 第25页 |
·后向选择变量法 | 第25-26页 |
·逐步回归法 | 第26页 |
·变量筛选方法的缺陷 | 第26-27页 |
·小结 | 第27-28页 |
第3章 偏最小二乘回归理论 | 第28-34页 |
·主成分分析 | 第28-29页 |
·典型相关分析 | 第29-30页 |
·最小二乘回归分析 | 第30-31页 |
·偏最小二乘回归分析 | 第31-34页 |
第4章 基于偏最小二乘回归的短期负荷预测在实际中的应用 | 第34-43页 |
·建模前需要考虑的问题 | 第34页 |
·建模对象 | 第34页 |
·数据预处理-标准化处理 | 第34-35页 |
·样本聚类 | 第35-36页 |
·偏最小二乘回归建模 | 第36-37页 |
·交叉有效性分析 | 第37-38页 |
·特异点的剔除 | 第38-39页 |
·预测结果和分析 | 第39-42页 |
·小结 | 第42-43页 |
第5章 基于“十因子法”的偏最小二乘回归在美国南部某地短期负荷预测中的应用 | 第43-50页 |
·概述 | 第43页 |
·十因子选取 | 第43-44页 |
·数据来源 | 第44-47页 |
·多重共线性的识别和诊断 | 第47页 |
·模型精度分析 | 第47-49页 |
·预测结果分析 | 第49-50页 |
结论 | 第50-51页 |
致谢 | 第51-52页 |
参考文献 | 第52-56页 |
附录 | 第56-72页 |
作者简介 | 第72页 |
发表论文和参加科研情况 | 第72-73页 |