| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-11页 |
| ·电力负荷预测背景及意义 | 第7页 |
| ·负荷预测研究概述 | 第7-9页 |
| ·传统预测模型概述 | 第7-8页 |
| ·人工智能算法概述 | 第8-9页 |
| ·研究概述总结 | 第9页 |
| ·本文研究方法概述 | 第9-10页 |
| ·本文的主要工作和结构安排 | 第10-11页 |
| 第二章 混合预测模型原理概述 | 第11-17页 |
| ·基于快速傅里叶变换和周期指数调整的数据预处理方法 | 第11-13页 |
| ·快速傅里叶变换 | 第11-12页 |
| ·周期指数调整 | 第12-13页 |
| ·基于萤火虫算法优化的二阶自适应系数预测模型 | 第13-17页 |
| ·萤火虫算法 | 第13-15页 |
| ·自适应系数 | 第15-17页 |
| 第三章 混合预测模型的实践流程 | 第17-20页 |
| ·混合预测模型概述 | 第17-19页 |
| ·数据预处理部分 | 第17页 |
| ·数据预测部分 | 第17-19页 |
| ·模型性能评价指标 | 第19-20页 |
| 第四章 实证部分 | 第20-33页 |
| ·实证理论 | 第20-22页 |
| ·数据选取和数据预处理 | 第20-22页 |
| ·预测实例 | 第22-31页 |
| ·新南威尔士实例 | 第22-25页 |
| ·昆士兰实例 | 第25-28页 |
| ·新加坡实例 | 第28-31页 |
| ·实例综合发现 | 第31-33页 |
| 第五章 结论和展望 | 第33-34页 |
| 参考文献 | 第34-37页 |
| 致谢 | 第37页 |