基于数据挖掘方法的居民生活用电负荷预测研究
| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第3-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-10页 |
| ·问题提出 | 第6-7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-8页 |
| ·本论文所做的工作及意义 | 第8-10页 |
| 第二章 数据挖掘与面板数据分析基本理论 | 第10-23页 |
| ·数据挖掘基本理论 | 第10-13页 |
| ·数据挖掘定义 | 第10页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘分类 | 第11页 |
| ·数据挖掘过程 | 第11-13页 |
| ·关联规则挖掘 | 第13-18页 |
| ·关联规则的基本概念 | 第13-15页 |
| ·关联规则的分类 | 第15页 |
| ·关联规则挖掘算法 | 第15-18页 |
| ·面板数据基本理论 | 第18-23页 |
| ·面板数据理论概述 | 第18页 |
| ·面板数据模型 | 第18-20页 |
| ·面板数据模型选择 | 第20-23页 |
| 第三章 中国城镇居民电力需求影响因素分析 | 第23-28页 |
| ·中国城镇居民用电需求特征及影响因素分析 | 第23-26页 |
| ·居民电力需求分析 | 第23-24页 |
| ·居民生活用电影响因素分析 | 第24页 |
| ·居民生活用电数据分析 | 第24-26页 |
| ·居民生活电力替代能源分析 | 第26-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第四章 中国城镇居民生活用电预测研究 | 第28-38页 |
| ·基于数据挖掘方法的城市居民用电关键影响因素识别 | 第28-32页 |
| ·数据预处理 | 第28-29页 |
| ·关联规则挖掘 | 第29-32页 |
| ·基于面板数据分析的居民用电负荷预测 | 第32-37页 |
| ·数据检验 | 第32-34页 |
| ·模型系数估计结果 | 第34-35页 |
| ·基于面板分析的城市电力消费特征分析 | 第35页 |
| ·中国城市居民生活用电需求预测及误差分析 | 第35-37页 |
| ·结论 | 第37-38页 |
| 第五章 结论及展望 | 第38-40页 |
| ·总结 | 第38-39页 |
| ·展望 | 第39-40页 |
| 参考文献 | 第40-43页 |
| 致谢 | 第43-44页 |
| 在学期间发表学术论文和参加科研情况 | 第44页 |
