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川渝地区城镇冬季燃气日负荷特性分析及预测方法研究

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-23页
    1.1 研究目的与意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-21页
        1.2.1 燃气日负荷异常数据识别与数据预处理第11-14页
        1.2.2 燃气日负荷特性分析第14-15页
        1.2.3 燃气日负荷预测模型第15-20页
        1.2.4 存在的问题第20-21页
    1.3 主要研究内容与技术路线第21页
    1.4 论文创新点第21-23页
第2章 基于小波理论的冬季城镇燃气日负荷数据预处理第23-33页
    2.1 引言第23页
    2.2 小波分析原理第23-28页
        2.2.1 小波第23页
        2.2.2 小波变换第23-25页
        2.2.3 小波多分辨率分析第25-26页
        2.2.4 小波函数与分解层数的确定第26-28页
    2.3 小波奇异性检测与阈值降噪原理第28-30页
        2.3.1 小波奇异性检测第28页
        2.3.2 小波阂值降噪第28-30页
    2.4 基于小波理论的冬季城镇燃气日负荷预处理第30-32页
    2.5 本章小结第32-33页
第3章 冬季城镇燃气日负荷特性研究第33-52页
    3.1 引言第33页
    3.2 冬季城镇燃气日负荷变化规律第33-37页
        3.2.1 城市概况及研究对象第33页
        3.2.2 日负荷总体变化规律第33-35页
        3.2.3 日负荷局部变化规律第35-37页
    3.3 冬季城镇燃气日负荷影响因素分析第37-50页
        3.3.1 相关分析与偏相关分析原理第37-39页
        3.3.2 温度的影响第39-45页
        3.3.3 日期类型的影响第45-48页
        3.3.4 天气类型的影响第48页
        3.3.5 用气结构的影响第48-49页
        3.3.6 主要影响因素分析第49-50页
    3.4 本章小结第50-52页
第4章 基于SVM的冬季城镇燃气日负荷分时段预测方法研究第52-69页
    4.1 引言第52页
    4.2 SVM模型预测原理第52-54页
    4.3 SVM预测模型建立第54-57页
        4.3.1 核函数第54页
        4.3.2 SVM参数及其优化第54-56页
        4.3.3 模型输入输出变量第56页
        4.3.4 模型预测误差分析第56-57页
    4.4 实例分析第57-67页
        4.4.1 冬季降温时段日负荷预测与结果分析第57-60页
        4.4.2 冬季非降温时段日负荷预测结果及分析第60-62页
        4.4.3 分时段与不分时段预测结果对比第62-64页
        4.4.4 模型适应性分析第64-67页
    4.5 本章小结第67-69页
第5章 基于小波变换的冬季城镇燃气日负荷分频组合预测方法研究第69-86页
    5.1 引言第69页
    5.2 小波分频组合预测原理第69-70页
    5.3 时间序列预测模型第70-72页
        5.3.1 预测原理第70页
        5.3.2 模型识别与参数估计第70-72页
    5.4 日负荷分量特性分析及建模数据第72-76页
        5.4.1 日负荷低频与高频分量特性分析第72-74页
        5.4.2 模型输入输出向量第74-76页
    5.5 日负荷分量预测及结果分析第76-79页
        5.5.1 日负荷低频分量预测第76-77页
        5.5.2 日负荷高频分量预测第77-79页
    5.6 日负荷分频组合预测第79-83页
        5.6.1 燃气日负荷分频组合预测模型结果第79-80页
        5.6.2 日负荷分频组合预测模型适应性分析第80-83页
    5.7 分时段预测与分频组合预测对比分析第83-85页
    5.8 本章小结第85-86页
第6章 结论与建议第86-88页
    6.1 结论第86-87页
    6.2 建议第87-88页
致谢第88-89页
参考文献第89-93页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果第93页

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