基于EMD-ESN的智能预测方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第9-18页 |
| ·项目背景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-15页 |
| ·经典预测方法 | 第10-11页 |
| ·传统预测方法 | 第11-13页 |
| ·现代预测方法 | 第13-15页 |
| ·预测控制方法 | 第15页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第15-18页 |
| 2 预测数据特性及常用方法 | 第18-31页 |
| ·预测数据特性 | 第18-19页 |
| ·电力负荷序列特性 | 第18页 |
| ·短时交通流特性 | 第18-19页 |
| ·热辊温度序列特性 | 第19页 |
| ·单一预测方法 | 第19-26页 |
| ·BP神经网络 | 第19-20页 |
| ·经验模态分解 | 第20-22页 |
| ·回声状态网络 | 第22-26页 |
| ·组合预测方法 | 第26-30页 |
| ·组合预测方法的研究现状 | 第26-27页 |
| ·组合预测方法的数学模型 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 3 基于EMD-ESN的单变量组合预测方法及应用 | 第31-41页 |
| ·基于EMD-ESN的单变量组合预测方法原理 | 第31-32页 |
| ·方法步骤 | 第32-33页 |
| ·数据预测的误差分析 | 第33-34页 |
| ·短期电力负荷预测应用实例 | 第34-40页 |
| ·电力负荷序列特点分析 | 第34-35页 |
| ·实验步骤 | 第35-37页 |
| ·实验结果及分析 | 第37-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 4 基于EMD-ESN的多变量组合预测方法及应用 | 第41-50页 |
| ·热辊及其表面温度数据特点 | 第41页 |
| ·基于EMD-ESN的多变量组合预测方法原理 | 第41-45页 |
| ·热辊温度预测应用实例 | 第45-48页 |
| ·实验步骤 | 第45-47页 |
| ·结果及分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 5 基于EMD-ESN预测方法的多变量预测控制 | 第50-58页 |
| ·模糊自适应PID方法 | 第50页 |
| ·基于EMD-ESN的多变量预测控制器设计 | 第50-51页 |
| ·基于EMD-ESN的多变量预测控制器实例 | 第51-56页 |
| ·建立模糊规则表 | 第52-54页 |
| ·热辊温控系统的仿真实现 | 第54-55页 |
| ·控制效果及分析 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 6 结论与展望 | 第58-60页 |
| ·结论 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 个人简历，在校期间发表的学术论文与研究成果 | 第64页 |
