基于支持向量机的企业用电量分析与预测研究

中文摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-7页
第一章 绪论	第7-11页
·研究背景及课题意义	第7-8页
·研究现状	第8-9页
·论文工作与组织	第9-11页
第二章 数据挖掘的理论基础	第11-20页
·数据仓库(DW)技术	第11-13页
·数据仓库概述	第11-12页
·联机分析处理(OLAP)	第12-13页
·数据挖掘（DM）	第13-15页
·数据挖掘的定义	第13-14页
·数据挖掘的要求与挑战	第14-15页
·数据挖掘的方法和技术概述	第15页
·支持向量机（SVM）	第15-20页
·SVM 概述	第15-17页
·SVM 基本原理	第17-18页
·支持向量机的优势及应用	第18-19页
·支持向量机的不足	第19-20页
第三章 企业用电量的数据仓库设计与数据挖掘分析	第20-35页
·企业用电量的信息表和事实表设计	第20-26页
·数据源分析	第20-24页
·数据仓库的设计思路	第24-25页
·事实表与维度表的设计	第25-26页
·数据挖掘在统计局企业用电量分析中的应用	第26-35页
·数据挖掘的过程分析	第26-27页
·聚类方法	第27-29页
·企业用电量聚类分析	第29-35页
第四章 基于支持向量机的电量短期预测	第35-47页
·基于支持向量机的电量短期预测流程	第35-36页
·基于支持向量机的分析预测工具LibSVM 简介	第36-38页
·实际预测结果与数据验证分析	第38-47页
·利用SVM 进行单步预测	第38-39页
·利用SVM 对电量进行短期预测	第39-45页
·误差评价与结果分析	第45-47页
第五章 总结与展望	第47-49页
·总结	第47页
·展望	第47-49页
参考文献	第49-51页
致谢	第51页