| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题研究的背景与理论意义 | 第8页 |
| ·短期负荷预测国内外研究现状 | 第8-12页 |
| ·传统预测技术 | 第9-10页 |
| ·智能预测技术 | 第10-11页 |
| ·智能预测技术的优势 | 第11-12页 |
| ·本文内容安排和主要工作 | 第12页 |
| ·本章小结 | 第12-14页 |
| 第二章 电力负荷预测 | 第14-20页 |
| ·电力负荷预测的分类 | 第14页 |
| ·负荷预测的基本原理 | 第14-16页 |
| ·负荷预测的基本过程 | 第16-18页 |
| ·短期负荷预测的基本分析 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-20页 |
| 第三章 遗传算法和模糊系统 | 第20-31页 |
| ·遗传算法 | 第20-24页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第20页 |
| ·遗传算法的基本特点 | 第20-21页 |
| ·遗传算法的基本流程 | 第21-23页 |
| ·遗传算法的应用 | 第23-24页 |
| ·模糊系统 | 第24-29页 |
| ·模糊集合和模糊逻辑 | 第24页 |
| ·模糊逻辑运算 | 第24-26页 |
| ·模糊逻辑系统的组成 | 第26-28页 |
| ·sugeno 模糊模型 | 第28-29页 |
| ·遗传算法和模糊系统的结合 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 遗传模糊算法的基本原理及模糊负荷预测系统模型 | 第31-39页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·模型的描述 | 第31-33页 |
| ·使用遗传算法确定系统参数 | 第33-37页 |
| ·确定各参数的变化范围 | 第33-34页 |
| ·编码方案 | 第34-35页 |
| ·算法部分 | 第35-37页 |
| ·遗传模糊负荷预测混合系统模型 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 基于遗传模糊算法的短期负荷预测 | 第39-53页 |
| ·概述 | 第39页 |
| ·负荷数据的预处理方法 | 第39-40页 |
| ·预测样本及系统参数确定 | 第40-44页 |
| ·预测样本 | 第40页 |
| ·系统参数的确定 | 第40-44页 |
| ·预测结果及分析 | 第44-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 结论与展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第58页 |