基于数据挖掘技术的电力负荷预测研究

摘要	第1-4页
Abstract	第4-7页
第一章 绪论	第7-13页
·课题提出的背景与意义	第7-8页
·电力负荷预测研究发展与现状	第8-11页
·本论文的研究目标与结构	第11-13页
第二章 新型电力负荷预测系统架构模式的提出	第13-23页
·常见电力负荷预测系统架构模式	第13-16页
·数据挖掘技术概述	第16-19页
·基于数据挖掘技术的新型电力负荷预测系统架构模式	第19-22页
·小结	第22-23页
第三章 基于信息熵的负荷预测最佳属性集发现方法	第23-31页
·负荷预测最佳属性集	第23-24页
·粗集理论及其信息论观点	第24-27页
·基于信息熵的负荷预测最佳属性集发现方法	第27-29页
·实例	第29页
·小结	第29-31页
第四章 基于模糊遗传神经网络的电力负荷预测方法	第31-45页
·多层前馈神经网络模型及BP算法	第31-35页
·遗传算法	第35-37页
·基于模糊遗传神经网络的电力负荷预测方法	第37-43页
·仿真实验	第43-44页
·小结	第44-45页
第五章 基于模糊关联规则挖掘的电力负荷预测方法	第45-55页
·关联规则挖掘及模糊c-均值算法	第45-48页
·基于模糊关联规则挖掘的电力负荷预测方法	第48-53页
·仿真实验	第53-54页
·小结	第54-55页
第六章 结论与展望	第55-57页
·本文开展的工作	第55-56页
·展望	第56-57页
参考文献	第57-61页
致谢	第61页