| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题研究背景 | 第9页 |
| ·电力系统静态安全研究现状 | 第9-10页 |
| ·课题研究目的和意义 | 第10页 |
| ·论文主要工作 | 第10-11页 |
| ·论文组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 电力系统静态安全与支持向量机原理 | 第13-24页 |
| ·电力系统静态安全分析 | 第13-16页 |
| ·电力系统安全分析概述 | 第13-14页 |
| ·静态安全分析主要内容 | 第14-16页 |
| ·预想事故的自动选择 | 第16页 |
| ·支持向量机基本原理 | 第16-23页 |
| ·统计学习理论基本概念 | 第16-18页 |
| ·线性支持向量机 | 第18-20页 |
| ·非线性支持向量机 | 第20-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 电力系统预想事故分析的决策树特征选择 | 第24-33页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·电力系统预想事故分析 | 第24-27页 |
| ·预想事故分析目的 | 第24页 |
| ·预想事故分析指标 | 第24-25页 |
| ·预想事故分析方法 | 第25-27页 |
| ·电力系统预想事故的特征选择 | 第27-32页 |
| ·特征选择的概念 | 第27-28页 |
| ·特征选择方法 | 第28-29页 |
| ·用于电力系统的 DT 特征选择算法 | 第29-30页 |
| ·实验及分析 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于 ACBT 支持向量机的静态安全评估 | 第33-42页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·支持向量机多类分类方法 | 第33-37页 |
| ·OAA 支持向量机 | 第33-34页 |
| ·OAO 支持向量机 | 第34页 |
| ·DAG 支持向量机 | 第34页 |
| ·二叉树支持向量机 | 第34-37页 |
| ·适用于电力系统静态安全评估的 ACBT-SVM 算法 | 第37-41页 |
| ·电力系统静态安全分析流程 | 第37-38页 |
| ·ACBT-SVM 算法 | 第38-40页 |
| ·实验与结果分析 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 基于简化样本 BT-SVM 的静态安全评估 | 第42-48页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·样本约简 | 第42-43页 |
| ·样本约简的概念 | 第42页 |
| ·样本约简的方法 | 第42-43页 |
| ·简化的二叉树支持向量机 | 第43-47页 |
| ·约简样本的方法 | 第44页 |
| ·等效距离的概念 | 第44-45页 |
| ·算法流程 | 第45-46页 |
| ·实验与结果分析 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第六章 总结与展望 | 第48-50页 |
| ·总结 | 第48页 |
| ·展望 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第55页 |