基于时间序列分析的电力需求预测及季节调整模型的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·电力需求分析预测的意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·季节性时间序列研究现状 | 第11-12页 |
| ·电力需求预测研究现状 | 第12页 |
| ·本文主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文组织结构 | 第13-16页 |
| 第2章 时间序列分析相关理论 | 第16-28页 |
| ·随机过程理论 | 第16-19页 |
| ·平稳随机过程 | 第16-17页 |
| ·白噪声过程 | 第17页 |
| ·差分算子和后移算子 | 第17-18页 |
| ·简单和复合移动平均 | 第18页 |
| ·Henderson 移动平均 | 第18-19页 |
| ·季节指数平滑算法 | 第19-21页 |
| ·季节性时间序列影响因素 | 第19页 |
| ·简单指数平滑方法 | 第19-20页 |
| ·双参数指数平滑算法 | 第20页 |
| ·季节指数平滑算法 | 第20-21页 |
| ·平稳时间序列模型 | 第21-25页 |
| ·自回归模型 | 第21-23页 |
| ·移动平均模型 | 第23-24页 |
| ·自回归模型与移动平均模型关系 | 第24页 |
| ·自回归移动平均模型 | 第24-25页 |
| ·非平稳时间序列模型 | 第25-27页 |
| ·求和自回归移动平均模型 | 第25-26页 |
| ·纯季节自回归移动平均模型 | 第26页 |
| ·混合季节自回归移动平均模型 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 电力需求组合预测模型研究 | 第28-42页 |
| ·电力需求组合预测模型建模流程 | 第28-30页 |
| ·序列预处理方法 | 第30-31页 |
| ·缺失值补足 | 第30页 |
| ·纯随机性检验 | 第30-31页 |
| ·方差稳定性变换 | 第31页 |
| ·季节指数平滑模型建模分析 | 第31-33页 |
| ·乘法季节指数平滑模型建模流程 | 第31-32页 |
| ·加法季节指数平滑模型建模流程 | 第32-33页 |
| ·模型拟合和预测误差评价指标 | 第33页 |
| ·季节自回归移动平均模型建模分析 | 第33-40页 |
| ·平稳性检验 | 第33-34页 |
| ·模型识别方法 | 第34页 |
| ·参数估计方法 | 第34-36页 |
| ·异常值处理 | 第36-37页 |
| ·模型适应性检验 | 第37-38页 |
| ·最小均方误差预测 | 第38-40页 |
| ·组合模型加权方式 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 电力需求组合预测模型的仿真分析 | 第42-68页 |
| ·发电量序列预处理 | 第42-47页 |
| ·补足缺失值序列 | 第42-43页 |
| ·方差稳定性变换 | 第43-47页 |
| ·纯随机性检验 | 第47页 |
| ·仿真环境介绍 | 第47页 |
| ·建立电力需求的季节指数平滑模型 | 第47-53页 |
| ·建立加法季节指数平滑模型 | 第47-49页 |
| ·建立乘法季节指数平滑模型 | 第49-51页 |
| ·两种季节指数平滑模型短期预测精度对比 | 第51-53页 |
| ·建立电力需求的季节自回归移动平均模型 | 第53-60页 |
| ·平稳性检验 | 第53页 |
| ·选取最优季节自回归移动平均模型 | 第53-58页 |
| ·最优自回归移动平均模型短期预测效果分析 | 第58-60页 |
| ·采用加权组合模型预测未来电力需求 | 第60-65页 |
| ·比较不同加权系数的组合模型预测精度 | 第60-62页 |
| ·采用最优组合模型预测未来电力需求 | 第62-65页 |
| ·本章小结 | 第65-68页 |
| 第5章 电力需求季节调整模型的研究及仿真分析 | 第68-80页 |
| ·改进的季节调整模型 | 第68-71页 |
| ·一般季节调整模型 | 第68-69页 |
| ·构造三段式春节模型 | 第69-71页 |
| ·建立改进的电力需求季节调整模型 | 第71-78页 |
| ·建立电力需求的春节模型 | 第71-74页 |
| ·建立去除春节效应的季节调整模型 | 第74-78页 |
| ·本章小结 | 第78-80页 |
| 结论 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第86-88页 |
| 致谢 | 第88页 |
