摘要 | 第1-7页 |
Abstract | 第7-13页 |
第1章 绪论 | 第13-21页 |
·混沌理论发展概述 | 第13-15页 |
·混沌的特征 | 第15-16页 |
·时间序列的混沌特性识别概述 | 第16-17页 |
·混沌时间序列预测概述 | 第17-19页 |
·时间序列预测的基本原理 | 第17-18页 |
·混沌时间序列预测的发展现状 | 第18页 |
·电力负荷的混沌时间序列预测 | 第18-19页 |
·本文研究的主要内容 | 第19-21页 |
·本文的主要工作 | 第19-20页 |
·本文的章节安排 | 第20-21页 |
第2章 时间序列的混沌识别方法 | 第21-36页 |
·序言 | 第21-22页 |
·混沌动力系统的特征参数 | 第22-32页 |
·Lyapunov 指数 | 第22-26页 |
·分数维 | 第26-28页 |
·熵 | 第28-32页 |
·替代数据法 | 第32-34页 |
·各种通用的零假设及其替代数据生成算法 | 第32-33页 |
·检验统计量 | 第33-34页 |
·替代数据法的局限 | 第34页 |
·本章小节 | 第34-36页 |
第3章 基于改进替代数据法的电力负荷混沌识别 | 第36-51页 |
·电力负荷序列的替代数据生成 | 第36-38页 |
·伪周期替代数据法(Pseudo-Periodical Surrogate) | 第38-40页 |
·PPS 算法及其相关参数 | 第38页 |
·电力负荷序列的PPS 替代数据实例 | 第38-39页 |
·PPS 算法的局限 | 第39-40页 |
·改进的替代数据法 | 第40-42页 |
·改进算法的步骤和原理 | 第40页 |
·Lempel-Ziv 复杂度 | 第40-42页 |
·算例分析 | 第42-49页 |
·假设检验的步骤 | 第42页 |
·电力负荷序列的零假设检验 | 第42-44页 |
·周期及混沌序列的零假设检验 | 第44-49页 |
·本章小节 | 第49-51页 |
第4章 混沌时间序列预测的理论基础 | 第51-67页 |
·引言 | 第51页 |
·相空间重构理论 | 第51-52页 |
·嵌入维的计算和仿真 | 第52-59页 |
·G-P 算法 | 第52-54页 |
·伪最近邻域法 | 第54-55页 |
·高斯核(Gaussian Kernel Algorism)算法 | 第55-56页 |
·非主观关联维算法 | 第56-57页 |
·Cao 方法 | 第57-58页 |
·平滑法 | 第58-59页 |
·时间延迟的计算与仿真 | 第59-64页 |
·自相关法 | 第59-60页 |
·(去偏)复自相关法 | 第60-61页 |
·互信息法 | 第61-64页 |
·嵌入窗宽的计算 | 第64-66页 |
·C-C 方法 | 第64-66页 |
·本章小结 | 第66-67页 |
第5章 基于夹角余弦的混沌局域加权线性预测算法 | 第67-84页 |
·引言 | 第67页 |
·混沌时间序列预测引论 | 第67-68页 |
·混沌时间序列预测方法分类 | 第68-69页 |
·常用时间序列预测方法简介 | 第69-74页 |
·全局预测法 | 第69-71页 |
·基于最大Lyapunov 指数的预测算法 | 第71页 |
·局域预测法 | 第71-74页 |
·基于夹角余弦的混沌局域加权线性算法 | 第74-82页 |
·算法原理 | 第74-76页 |
·算法推导 | 第76-78页 |
·算例分析 | 第78-82页 |
·本章小节 | 第82-84页 |
第6章 售电均价的混沌预测 | 第84-102页 |
·引言 | 第84页 |
·售电均价的计算与影响因素分析 | 第84-86页 |
·售电均价的计算 | 第84-85页 |
·售电均价的影响因素 | 第85-86页 |
·基于市场细分的混沌售电均价预测模型 | 第86-93页 |
·算法推导 | 第87-89页 |
·均价贡献率的预测 | 第89-91页 |
·各细分市场售电均价的估测 | 第91-93页 |
·算例分析 | 第93-96页 |
·各细分市场均价贡献率的预测 | 第93-94页 |
·各细分市场售电均价的估测 | 第94页 |
·预测结果及误差分析 | 第94-96页 |
·软件实现 | 第96-101页 |
·软件功能 | 第96页 |
·使用说明 | 第96-101页 |
·本章小节 | 第101-102页 |
结论 | 第102-104页 |
参考文献 | 第104-111页 |
附录 A 攻读学位期间所有的科研成果汇总 | 第111页 |