基于神经网络的短期电价预测
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| ·电力市场概述 | 第10-15页 |
| ·电力市场的出现 | 第10页 |
| ·电力市场的内涵与基本概念 | 第10-13页 |
| ·电力市场的结构及运营模式 | 第13-14页 |
| ·电力市场中电价的核心作用 | 第14-15页 |
| ·本课题的研究背景及意义 | 第15-16页 |
| ·课题的国内外研究现状 | 第16-19页 |
| ·电价预测研究现状 | 第16-17页 |
| ·基于神经网络的电价预测研究现状 | 第17页 |
| ·基于神经网络的电价预测方法的改进 | 第17-19页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第19页 |
| ·本文的组织结构 | 第19-20页 |
| 第2章 电价与电价预测 | 第20-27页 |
| ·电价的形成与基本功能 | 第20-22页 |
| ·电价的形成 | 第20-21页 |
| ·电价的基本功能 | 第21-22页 |
| ·电价的制定方式及影响因素 | 第22-24页 |
| ·电价的制定方式 | 第22-23页 |
| ·电价的影响因素 | 第23-24页 |
| ·电价预测 | 第24-27页 |
| ·电价预测基本概念 | 第24-25页 |
| ·电价预测的方法 | 第25-27页 |
| 第3章 人工神经网络基本理论 | 第27-41页 |
| ·人工神经网络简介 | 第27-29页 |
| ·人工神经网络基本原理 | 第27-28页 |
| ·人工神经网络的基本特征 | 第28-29页 |
| ·误差反向传播神经网络 | 第29-32页 |
| ·BP网络的结构 | 第30-31页 |
| ·误差反向传播算法 | 第31页 |
| ·BP网络的主要优缺点 | 第31-32页 |
| ·面向MATLAB工具箱的神经网络设计 | 第32-38页 |
| ·MATLAB神经网络工具箱简介 | 第32-33页 |
| ·面向MATLAB的神经网络设计 | 第33页 |
| ·基于MATLAB神经网络工具箱的BP网络简介 | 第33-38页 |
| ·径向基函数神经网络简介 | 第38-41页 |
| ·径向基神经网络概述 | 第38-39页 |
| ·RBF神经网络工具箱函数 | 第39-41页 |
| 第4章 基于神经网络的电价预测 | 第41-59页 |
| ·基于神经网络的电价预测方法 | 第41-45页 |
| ·网络设计 | 第41-43页 |
| ·输入变量的选取 | 第43页 |
| ·输入样本数据的预处理 | 第43-44页 |
| ·训练样本的归一化 | 第44-45页 |
| ·预测电力市场分析 | 第45-46页 |
| ·基于BP神经网络的电价预测模型 | 第46-49页 |
| ·神经网络结构的设计 | 第46-47页 |
| ·预测实例及误差分析 | 第47-49页 |
| ·基于相似搜索和RBF神经网络的电价预测模型 | 第49-53页 |
| ·相似搜索原理 | 第49页 |
| ·网络模型的建立 | 第49-51页 |
| ·预测实例及误差分析 | 第51-53页 |
| ·基于小波分解和BP神经网络的电价预测模型 | 第53-56页 |
| ·小波分解在电价预测中的应用 | 第53页 |
| ·预测模型的实现 | 第53-55页 |
| ·预测实例及误差分析 | 第55-56页 |
| ·几种电价预测方法的分析与探讨 | 第56-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第67页 |
