| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-19页 |
| ·课题的背景及意义 | 第7-8页 |
| ·天然气负荷预测背景 | 第7-8页 |
| ·天然气负荷预测意义 | 第8页 |
| ·燃气负荷预测概述 | 第8-9页 |
| ·燃气负荷预测的分类 | 第8-9页 |
| ·燃气负荷预测特点 | 第9页 |
| ·国内外短期燃气负荷预测现状 | 第9-18页 |
| ·传统的短期负荷预测方法 | 第10-13页 |
| ·现代的短期负荷预测方法 | 第13-17页 |
| ·短期负荷预测方法应用现状分析 | 第17-18页 |
| ·本文研究的主要内容及章节安排 | 第18-19页 |
| 第二章 模糊C均值聚类分析与LS-SVM算法 | 第19-31页 |
| ·模糊聚类分析 | 第19-20页 |
| ·聚类分析 | 第19页 |
| ·模糊集 | 第19-20页 |
| ·模糊C均值聚类分析 | 第20-22页 |
| ·模糊C均值聚类算法 | 第20-21页 |
| ·FCM聚类算法存在的问题 | 第21-22页 |
| ·最小二乘支持向量机(LS-SVM)原理 | 第22-31页 |
| ·统计学习理论 | 第22-24页 |
| ·支持向量机原理 | 第24-27页 |
| ·最小二乘支持向量机原理 | 第27-31页 |
| 第三章 基于改进混合蛙跳算法的模糊C均值聚类 | 第31-45页 |
| ·混合蛙跳算法的理论基础 | 第31-32页 |
| ·模因算法 | 第31-32页 |
| ·粒子群算法 | 第32页 |
| ·混合蛙跳算法 | 第32-36页 |
| ·混合蛙跳算法的基本概念 | 第32-33页 |
| ·混合蛙跳算法的基本原理 | 第33页 |
| ·混合蛙跳算法数学模型 | 第33-34页 |
| ·混合蛙跳算法流程 | 第34-36页 |
| ·改进的混合蛙跳算法 | 第36-37页 |
| ·基于改进混合蛙跳算法优化的FCM聚类 | 第37-45页 |
| ·编码方案 | 第37页 |
| ·适应度函数 | 第37-38页 |
| ·初始聚类中心的确定 | 第38页 |
| ·第一个聚类中心的确定 | 第38-39页 |
| ·聚类有效性评价函数 | 第39-40页 |
| ·改进的混合蛙跳算法优化初始聚类中心 | 第40页 |
| ·基于改进混合蛙跳算法优化的FCM聚类 | 第40-42页 |
| ·实验分析 | 第42-45页 |
| 第四章 基于优化的模糊C均值聚类选择相似日 | 第45-54页 |
| ·燃气负荷特性分析 | 第45-48页 |
| ·燃气负荷的周期性 | 第45-46页 |
| ·温度与燃气负荷的关系 | 第46页 |
| ·节假日对燃气负荷的影响 | 第46-47页 |
| ·季节对燃气负荷影响 | 第47-48页 |
| ·原始数据的预处理 | 第48-49页 |
| ·数据预处理的必要性 | 第48页 |
| ·数据预处理方法 | 第48-49页 |
| ·负荷预测的相似日法 | 第49-50页 |
| ·基于优化的FCM聚类选取相似日 | 第50-54页 |
| ·特征因素的选取 | 第50页 |
| ·映射数据库的设计 | 第50-51页 |
| ·基于优化的模糊C均值聚类选取相似日的实现 | 第51页 |
| ·最终聚类结果 | 第51-54页 |
| 第五章 基于优化的模糊C均值聚类与LS-SVM算法的燃气负荷预测 | 第54-63页 |
| ·LS-SVM算法的核函数 | 第54-55页 |
| ·模型的构建及算法的流程 | 第55-57页 |
| ·样本输入量的选择 | 第55页 |
| ·模型参数的选择 | 第55页 |
| ·误差指标 | 第55-56页 |
| ·燃气负荷预测流程 | 第56-57页 |
| ·相似日分析 | 第57-59页 |
| ·最终聚类结果 | 第57-59页 |
| ·相似日 | 第59页 |
| ·实验结果分析 | 第59-63页 |
| ·拟合曲线图分析 | 第59-61页 |
| ·误差分析 | 第61-63页 |
| 第六章 结论及展望 | 第63-65页 |
| ·结论 | 第63-64页 |
| ·展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |