基于灰色神经网络的燃气负荷预测研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第8-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外燃气负荷预测相关研究方向及现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国内燃气负荷预测相关研究方向及现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国外燃气负荷预测相关研究方向及现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文内容 | 第13-16页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第14-16页 |
| 第2章 燃气负荷预测相关分析 | 第16-28页 |
| 2.1 燃气负荷预测概念及影响因素 | 第16-17页 |
| 2.1.1 燃气负荷预测的概念 | 第16页 |
| 2.1.2 燃气负荷预测的影响因素 | 第16-17页 |
| 2.2 燃气负荷影响变量分析 | 第17-20页 |
| 2.2.1 中长期燃气负荷影响变量分析 | 第18-19页 |
| 2.2.2 短期燃气负荷影响变量分析 | 第19-20页 |
| 2.3 主要预测方法 | 第20-28页 |
| 2.3.1 最小二乘法 | 第21-22页 |
| 2.3.2 时间序列法 | 第22-23页 |
| 2.3.3 灰色预测法 | 第23-24页 |
| 2.3.4 多元回归分析法 | 第24-25页 |
| 2.3.5 神经网络法 | 第25-26页 |
| 2.3.6 专家系统法 | 第26-28页 |
| 第3章 燃气负荷预测组合模型 | 第28-38页 |
| 3.1 研究模型 | 第28-33页 |
| 3.1.1 灰色预测模型 | 第28-29页 |
| 3.1.2 人工神经网络模型 | 第29-33页 |
| 3.2 燃气负荷预测步骤 | 第33-34页 |
| 3.3 数据来源及预处理 | 第34-35页 |
| 3.4 误差分析与模型检验 | 第35-38页 |
| 3.4.1 误差分析 | 第35-36页 |
| 3.4.2 模型误差检验 | 第36-38页 |
| 第4章 燃气负荷预测实证分析 | 第38-50页 |
| 4.1 中长期燃气负荷预测实证分析 | 第38-44页 |
| 4.1.1 描述分析 | 第38-39页 |
| 4.1.2 相关性分析 | 第39-40页 |
| 4.1.3 数据处理分析 | 第40-41页 |
| 4.1.4 预测分析 | 第41-43页 |
| 4.1.5 误差分析 | 第43-44页 |
| 4.2 短期燃气负荷预测实证分析 | 第44-50页 |
| 4.2.1 描述分析 | 第44-45页 |
| 4.2.2 相关性分析 | 第45页 |
| 4.2.3 数据处理分析 | 第45-46页 |
| 4.2.4 预测分析 | 第46-48页 |
| 4.2.5 误差分析 | 第48-50页 |
| 第5章 结论与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 结论 | 第50页 |
| 5.2 展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
