| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 主要研究方法和研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 电网投资相关理论概述 | 第16-26页 |
| 2.1 我国电网发展历程 | 第16-19页 |
| 2.1.1 小机组低电压电网 | 第16页 |
| 2.1.2 超高压互联电网 | 第16-17页 |
| 2.1.3 智能电网 | 第17-18页 |
| 2.1.4 全球能源互联网 | 第18-19页 |
| 2.2 电网企业的地位和特殊性 | 第19-20页 |
| 2.2.1 电网企业的社会地位 | 第19页 |
| 2.2.2 电网企业的特殊性 | 第19-20页 |
| 2.3 我国电力行业投资概况 | 第20-23页 |
| 2.4 电网投资测算概述 | 第23-24页 |
| 2.5 常用电网投资测算方法概述 | 第24-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 电网投资测算模型建立 | 第26-44页 |
| 3.1 电网投资测算模型研究思路 | 第26-27页 |
| 3.2 电网投资影响因素的初选 | 第27-33页 |
| 3.2.1 影响因素选择原则 | 第27-28页 |
| 3.2.2 宏观经济因素 | 第28-29页 |
| 3.2.3 社会因素 | 第29-30页 |
| 3.2.4 环境因素 | 第30-31页 |
| 3.2.5 电力市场因素 | 第31-33页 |
| 3.3. 电网投资影响因素的关联度分析 | 第33-35页 |
| 3.3.1 概述 | 第33页 |
| 3.3.2 基于灰色关联度模型的关键因素筛选研究 | 第33-35页 |
| 3.4 基于CS-SVM模型的关键因素预测研究 | 第35-40页 |
| 3.4.1 布谷鸟搜索算法 | 第35-36页 |
| 3.4.2 支持向量机算法 | 第36-38页 |
| 3.4.3 CS-SVM模型 | 第38-40页 |
| 3.5 基于CS-GM(1，N)模型的电网投资仿真研究 | 第40-42页 |
| 3.5.1 CS-GM模型介绍 | 第40-41页 |
| 3.5.2 CS-GM仿真模型建立 | 第41-42页 |
| 3.6 仿真模型误差对比分析 | 第42页 |
| 3.7 投资额测算 | 第42-43页 |
| 3.8 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 实例分析—北京市电网投资测算分析 | 第44-59页 |
| 4.1 北京电网简介 | 第44页 |
| 4.1.1 北京电网概况 | 第44页 |
| 4.1.2 北京电网特点 | 第44页 |
| 4.2 数据收集与标准化 | 第44-46页 |
| 4.3 相关性分析 | 第46-47页 |
| 4.4 基于CS-SVM模型的关键因素预测 | 第47-53页 |
| 4.5 采用CS-GM(1，N)模型进行仿真模拟 | 第53-57页 |
| 4.6 采用CS-GM(1，5)模型对电网投资进行测算 | 第57页 |
| 4.7 本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 研究成果与结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 攻读学位期间研究成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |