| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 引言 | 第7-12页 |
| 1.1 课题背景介绍 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.1 覆冰在线监测模型及系统 | 第8页 |
| 1.2.2 覆冰预测模型 | 第8-9页 |
| 1.3 目前存在问题 | 第9-10页 |
| 1.4 论文主要工作 | 第10-12页 |
| 第二章 输电线路覆冰预警融合系统架构设计 | 第12-17页 |
| 2.1 系统总体架构 | 第12-14页 |
| 2.2 系统模块设计 | 第14-16页 |
| 2.2.1 数据预处理模块 | 第14页 |
| 2.2.2 覆冰预测模块 | 第14-15页 |
| 2.2.3 决策融合模块 | 第15-16页 |
| 2.3 本章小结 | 第16-17页 |
| 第三章 输电线路覆冰预测模型研究与设计 | 第17-37页 |
| 3.1 引言 | 第17页 |
| 3.2 数据的预处理 | 第17-25页 |
| 3.2.1 均值化处理及滤波处理 | 第17-22页 |
| 3.2.2 基于主元分析法的输电线覆冰影响因子降维方法 | 第22-24页 |
| 3.2.3 归一化处理 | 第24-25页 |
| 3.3 基于多元回归分析的覆冰预测模型 | 第25-27页 |
| 3.3.1 多元线性回归原理 | 第25-26页 |
| 3.3.2 多元线性回归预测模型的建立 | 第26页 |
| 3.3.3 仿真结果及分析 | 第26-27页 |
| 3.4 基于SVM的覆冰定量预测模型 | 第27-31页 |
| 3.4.1 覆冰过程混沌时间序列模型 | 第27-28页 |
| 3.4.2 支持向量机原理 | 第28-29页 |
| 3.4.3 支持向量机模型建立 | 第29-30页 |
| 3.4.4 仿真结果及分析 | 第30-31页 |
| 3.5 基于专家打分的覆冰预测模型 | 第31-34页 |
| 3.5.1 改进的层次分析法 | 第32-33页 |
| 3.5.2 专家评分模型的建立 | 第33-34页 |
| 3.6 基于模糊推理的覆冰定性预测模型 | 第34-36页 |
| 3.6.1 模糊推理模型的建立 | 第35-36页 |
| 3.7 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于DS证据理论的输电线路覆冰预警模型 | 第37-49页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 基于DS证据理论的信息融合方法 | 第37-39页 |
| 4.2.1 DS证据理论的基本原理 | 第38页 |
| 4.2.2 DS证据理论的合成规则 | 第38页 |
| 4.2.3 DS证据理论的判决方法 | 第38-39页 |
| 4.3 基于DS证据理论的融合模型建立 | 第39-41页 |
| 4.4 仿真及结果分析 | 第41-48页 |
| 4.4.1 基于DS证据理论的融合结果 | 第41-47页 |
| 4.4.2 DS证据理论的决策结果 | 第47-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 总结和展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 科研成果和参与科研情况 | 第55页 |