| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 引言 | 第8-13页 |
| 1.1 电力负荷预测的研究背景 | 第8页 |
| 1.2 电力负荷预测的特征 | 第8-9页 |
| 1.3 电力负荷预测的原理 | 第9页 |
| 1.4 电力负荷预测的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.5 研究内容 | 第11-12页 |
| 1.6 本文结构 | 第12-13页 |
| 第二章 数据预处理 | 第13-19页 |
| 2.1 经验模态分解算法(EMD) | 第13-17页 |
| 2.1.1 经验模态分解方法的提出 | 第13-14页 |
| 2.1.2 经验模态分解方法的原理和过程 | 第14-17页 |
| 2.2 季节指数调整 | 第17-19页 |
| 第三章 预测模型和组合模型的研究 | 第19-27页 |
| 3.1 神经网络的介绍(ANN) | 第19-20页 |
| 3.2 Elman神经网络 | 第20-21页 |
| 3.3 灰色神经网络 | 第21-23页 |
| 3.4 粒子群优化算法(PSO) | 第23-24页 |
| 3.5 组合模型 | 第24-27页 |
| 第四章 基于经验模态分解和季节调整的组合模型应用研究 | 第27-37页 |
| 4.1 组合模型建模过程 | 第27-30页 |
| 4.1.1 数据选取 | 第27页 |
| 4.1.2 数据预处理 | 第27-30页 |
| 4.2 结果分析 | 第30-37页 |
| 4.2.1 误差分析指标 | 第30-31页 |
| 4.2.2 误差分析 | 第31-37页 |
| 第五章 结论和展望 | 第37-38页 |
| 参考文献 | 第38-40页 |
| 致谢 | 第40页 |