基于小波变换与支持向量机的电力系统短期负荷预测
| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-18页 |
| ·电力系统短期负荷预测意义和目的 | 第7-8页 |
| ·负荷预测的分类 | 第8-9页 |
| ·电力负荷的特性 | 第9-10页 |
| ·电力负荷预测的特点 | 第10页 |
| ·电力负荷预测分析 | 第10-12页 |
| ·电力负荷预测的基本原理 | 第10-11页 |
| ·电力负荷预测的基本过程 | 第11-12页 |
| ·电力短期负荷预测研究现状 | 第12-17页 |
| ·本论文的主要研究工作 | 第17-18页 |
| 第二章 小波分析理论及其负荷预测应用 | 第18-26页 |
| ·小波分析理论 | 第18-24页 |
| ·小波分析理论发展的历史 | 第18-19页 |
| ·小波分析基本理论 | 第19-20页 |
| ·常用小波函数及性质 | 第20-21页 |
| ·多分辨率分析 | 第21-23页 |
| ·Mallat 算法 | 第23-24页 |
| ·小波分析在电力负荷预测的应用 | 第24-26页 |
| 第三章 支持向量机理论分析 | 第26-35页 |
| ·统计学相关理论 | 第26-28页 |
| ·VC 维及推广性 | 第26-27页 |
| ·结构风险最小化 | 第27-28页 |
| ·支持向量机 | 第28-30页 |
| ·支持向量机回归模型 | 第30-32页 |
| ·核函数 | 第32-33页 |
| ·支持向量机训练算法 | 第33-35页 |
| 第四章 短期负荷预测模型的建立 | 第35-45页 |
| ·本文短期负荷预测模型 | 第35页 |
| ·负荷预测模型的具体实现 | 第35-44页 |
| ·负荷历史数据的处理 | 第35-36页 |
| ·小波变换 | 第36-39页 |
| ·特征提取 | 第39-40页 |
| ·v- 支持向量回归机（v - SVR ） | 第40-41页 |
| ·核函数的选择 | 第41-42页 |
| ·回归算法的选择 | 第42-44页 |
| ·负荷预测误差分析指标 | 第44-45页 |
| 第五章 程序设计与算例分析 | 第45-55页 |
| ·负荷预测程序的模块和功能 | 第45-47页 |
| ·算例分析 | 第47-55页 |
| ·负荷预测的历史资料 | 第47-48页 |
| ·训练集的构造 | 第48页 |
| ·参数影响 | 第48-49页 |
| ·预测结果 | 第49-55页 |
| 第六章 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第60页 |
