| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-15页 |
| ·课题研究及背景意义 | 第7-9页 |
| ·燃气负荷预测特点及研究现状 | 第9-12页 |
| ·燃气负荷预测特点 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-12页 |
| ·研究内容与论文组织结构 | 第12-15页 |
| ·论文研究内容与意义 | 第12-13页 |
| ·论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 燃气负荷预测相关算法介绍 | 第15-27页 |
| ·燃气负荷预测模型介绍 | 第15-23页 |
| ·支持向量机理论 | 第15-21页 |
| ·人工神经网预测模型 | 第21-23页 |
| ·优化算法介绍 | 第23-25页 |
| ·粒子群算法 | 第23-24页 |
| ·人工蜂群算法 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 基于人工蜂群算法的LSSVM燃气负荷预测 | 第27-40页 |
| ·基于人工蜂群算法的LSSVM参数选择 | 第27-31页 |
| ·人工蜂群算法流程图以及伪代码 | 第28-30页 |
| ·基于人工蜂群算法的LSSVM参数优化步骤 | 第30-31页 |
| ·基于人工蜂群算法的LSSVM燃气负荷预测实验仿真 | 第31-39页 |
| ·燃气负荷预测相关因素 | 第32-35页 |
| ·预测模型建立 | 第35-37页 |
| ·确定样本输入特征向量 | 第37页 |
| ·实验数据归一化 | 第37-38页 |
| ·实验结果与分析 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于改进人工蜂群算法的LSSVM燃气负荷预测 | 第40-48页 |
| ·人工蜂群算法的改进 | 第40-41页 |
| ·人工蜂群算法比较与分析 | 第41-42页 |
| ·基于改进人工蜂群算法的LSSVM燃气负荷预测 | 第42-47页 |
| ·参数初始化 | 第42-43页 |
| ·LSSVM参数优化 | 第43-46页 |
| ·实验结果 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 结论与展望 | 第48-50页 |
| ·结论 | 第48-49页 |
| ·展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |