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基于支持向量机的空调负荷预测算法的设计与实现

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景与意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-14页
    1.3 本文主要工作第14页
    1.4 本文主要结构第14-17页
第2章 相关技术介绍第17-25页
    2.1 混沌时间序列分析第17-18页
        2.1.1 相空间重构理论第17-18页
        2.1.2 混沌时间序列预测第18页
    2.2 支持向量机理论第18-21页
        2.2.1 支持向量机回归第18-20页
        2.2.2 常用核函数第20页
        2.2.3 组合核函数第20-21页
    2.3 模拟退火算法第21-22页
    2.4 ARMA模型简要介绍第22-25页
第3章 基于SVR的空调负荷预测算法与系统需求分析第25-31页
    3.1 空调系统概述第25页
    3.2 算法和系统功能性需求第25-28页
        3.2.1 系统需求目标第25-26页
        3.2.2 算法需求目标第26页
        3.2.3 功能模块划分第26-28页
    3.3 系统非功能需求第28页
    3.4 系统数据分析第28-29页
    3.5 本章小结第29-31页
第4章 基于SVR的空调负荷预测算法设计第31-55页
    4.1 相关基础问题的处理第31-33页
        4.1.1 仿真数据来源与预处理第31页
        4.1.2 SVR核函数第31-32页
        4.1.3 仿真效果评价指标第32-33页
    4.2 混沌SVR预测算法设计与仿真第33-37页
        4.2.1 混沌时间序列相空间重构第33-34页
        4.2.2 混沌SVR预测算法的设计第34-36页
        4.2.3 混沌SVR预测算法的仿真第36-37页
    4.3 改进的模拟退火优化SVR预测算法设计与仿真第37-50页
        4.3.1 SVR参数优化第38-39页
        4.3.2 模拟退火优化算法分析第39页
        4.3.3 模拟退火优化算法改进第39-40页
        4.3.4 MSA-SVR预测算法的设计第40-44页
        4.3.5 MSA-SVR预测算法的仿真第44-50页
    4.4 基于ARMA模型的SVR预测误差校正算法设计与仿真第50-52页
        4.4.1 基于ARMA模型的SVR预测误差校正算法设计第50-51页
        4.4.2 基于ARMA模型的SVR预测误差校正算法仿真第51-52页
    4.5 混沌MSA-SVR-ARMA空调负荷预测算法第52-53页
    4.6 本章小结第53-55页
第5章 基于SVR的空调负荷预测系统的设计第55-65页
    5.1 空调负荷预测系统结构设计第55-56页
        5.1.1 系统架构设计方案第55-56页
        5.1.2 系统详细设计方案第56页
    5.2 基于SVR的空调负荷预测系统功能设计第56-61页
        5.2.1 数据管理模块的设计第57页
        5.2.2 相空间重构模块的设计第57-58页
        5.2.3 参数寻优模块的设计第58-59页
        5.2.4 负荷预测与分析模块的设计第59-60页
        5.2.5 ARMA误差校正模块的设计第60-61页
    5.3 系统的数据库设计第61-64页
        5.3.1 数据库的实体设计第61-62页
        5.3.2 数据库表的设计第62-64页
    5.4 本章小结第64-65页
第6章 基于SVR的空调负荷预测系统的实现与测试第65-77页
    6.1 系统实现配置环境第65页
    6.2 数据管理模块的实现第65-67页
    6.3 相空间重构模块的实现第67-68页
    6.4 参数寻优模块的实现第68-70页
    6.5 负荷预测与分析模块的实现第70-71页
    6.6 ARMA误差校正模块的实现第71-73页
    6.7 软件测试第73-75页
        6.7.1 测试环境第73页
        6.7.2 测试用例第73-75页
    6.8 本章小结第75-77页
结论第77-79页
参考文献第79-83页
攻读硕士学位期间所获得的研究成果第83-85页
致谢第85页

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