| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第7-8页 |
| 1.2 电力负荷预测的特点和基本原理 | 第8-9页 |
| 1.3 电力负荷预测的发展和研究现状 | 第9-10页 |
| 1.4 本文主要研究工作 | 第10-11页 |
| 第二章 小波分解,小波包分解 | 第11-18页 |
| 2.1 小波(Wavelet) | 第11-14页 |
| 2.1.1 预备知识 | 第11页 |
| 2.1.2 小波的定义 | 第11-12页 |
| 2.1.3 小波变换(WT) | 第12-14页 |
| 2.2 小波分解(WD) | 第14-15页 |
| 2.3 小波包分解(WPD) | 第15-17页 |
| 2.3.1 小波包 | 第15-16页 |
| 2.3.2 小波包分解 | 第16-17页 |
| 2.4 小波包分解的优点 | 第17-18页 |
| 第三章 万有引力搜索算法 | 第18-22页 |
| 3.1 万有引力搜索算法(GSA) | 第18页 |
| 3.2 算法模型 | 第18-20页 |
| 3.3 算法流程 | 第20-22页 |
| 第四章 非线性多层感知器 | 第22-26页 |
| 4.1 感知器 | 第22页 |
| 4.2 单层感知器和多层感知器 | 第22-24页 |
| 4.2.1 单层感知器 | 第22-23页 |
| 4.2.2 多层感知器(MLP) | 第23-24页 |
| 4.3 非线性多层感知器（NMLP） | 第24-26页 |
| 第五章 实验结果 | 第26-34页 |
| 5.1 实现步骤 | 第26页 |
| 5.2 原始数据 | 第26-27页 |
| 5.3 模型评估标准 | 第27-28页 |
| 5.4 实验过程 | 第28页 |
| 5.5 实验结果 | 第28-34页 |
| 5.5.1 分解算法 | 第28页 |
| 5.5.2 GSA-NMLP模型选择 | 第28-29页 |
| 5.5.3 不同模型的评价指标对比 | 第29-32页 |
| 5.5.4 WPDGSAMLP相对其他模型减少百分比 | 第32-34页 |
| 第六章 结论和展望 | 第34-36页 |
| 6.1 结论 | 第34页 |
| 6.2 展望 | 第34-36页 |
| 参考文献 | 第36-38页 |
| 致谢 | 第38页 |