| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·电力市场概述 | 第9-12页 |
| ·国外的电力市场化 | 第9-10页 |
| ·我国的电力市场化 | 第10页 |
| ·电力市场的模式 | 第10-11页 |
| ·电力市场电能的交易类型 | 第11-12页 |
| ·研究背景及其意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·本文的研究内容 | 第15-16页 |
| 第2章 电价及其预测方法理论 | 第16-22页 |
| ·电力市场下的电价 | 第16-18页 |
| ·电力市场下电价的基本概念 | 第16-17页 |
| ·电力市场下电价的特点 | 第17-18页 |
| ·电价预测的基本理论 | 第18-20页 |
| ·电价预测概念 | 第18页 |
| ·电价预测的分类 | 第18-19页 |
| ·电价预测的考虑的因素 | 第19-20页 |
| ·电价预测的误差分析指标 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于滚动时间序列模型的电价预测 | 第22-33页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·时间序列模型 | 第22-24页 |
| ·ARMA模型 | 第22-23页 |
| ·ARMAX模型 | 第23页 |
| ·GARCH模型 | 第23页 |
| ·AAG模型 | 第23-24页 |
| ·电价的建模预测 | 第24-32页 |
| ·电价数据的预处理过程 | 第24-26页 |
| ·模型定阶 | 第26-27页 |
| ·滚动预测 | 第27-28页 |
| ·预测实例与误差分析 | 第28-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于人工智能和滚动时间序列模型的电价预测 | 第33-53页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·基于小波神经网络和AAG滚动预测模型的电价预测 | 第33-44页 |
| ·人工神经网络和小波理论 | 第33-35页 |
| ·小波神经网络模型 | 第35-37页 |
| ·小波神经网络学习算法 | 第37-39页 |
| ·基于小波神经网络和AAG滚动预测模型 | 第39-40页 |
| ·预测实例与误差分析 | 第40-44页 |
| ·基于最小二乘支持向量机和AAG滚动预测模型的电价预测 | 第44-52页 |
| ·支持向量机和最小二乘支持向量机 | 第44-47页 |
| ·最小二乘支持向量机基本原理及学习算法 | 第47-49页 |
| ·基于最小二乘支持向量机和AAG滚动预测模型 | 第49-50页 |
| ·预测实例与误差分析 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 全文总结与展望 | 第53-55页 |
| ·全文总结 | 第53页 |
| ·展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |