| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-23页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状综述 | 第11-20页 |
| 1.2.1 电力需求周期性特征的相关研究 | 第11-13页 |
| 1.2.2 电力需求影响因素的相关研究 | 第13-17页 |
| 1.2.3 电力需求预测方法的相关研究 | 第17-20页 |
| 1.3 本章小结 | 第20-23页 |
| 第二章 电力需求内在周期及驱动因素分析 | 第23-34页 |
| 2.1 研究方法介绍 | 第23-26页 |
| 2.2 数据选取及来源 | 第26页 |
| 2.3 电力需求内在周期识别 | 第26-28页 |
| 2.4 电力需求内在周期驱动因素探究 | 第28-33页 |
| 2.4.1 探索性分析 | 第28-29页 |
| 2.4.2 非线性格兰杰因果检验及分析 | 第29-32页 |
| 2.4.3 内在周期驱动因素分析 | 第32-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 非线性和内生性视角下的电力需求影响因素分析 | 第34-43页 |
| 3.1 研究方法介绍 | 第34-35页 |
| 3.2 基于OLS的电力需求分析 | 第35-37页 |
| 3.2.1 变量的描述性统计 | 第35页 |
| 3.2.2 变量选取及OLS模型估计结果 | 第35-37页 |
| 3.2.3 内生性检验 | 第37页 |
| 3.3 基于GAM的电力需求分析 | 第37-40页 |
| 3.3.1 GAM模型设定和检验 | 第37-38页 |
| 3.3.2 GAM模型估计结果 | 第38-40页 |
| 3.4 基于2SGAM模型的电力需求分析 | 第40-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 北京市电力需求预测分析 | 第43-52页 |
| 4.1 多尺度预测模型构建基本思想 | 第43页 |
| 4.2 模型构建理论基础 | 第43-45页 |
| 4.2.1 CEEMDAN分解 | 第43-44页 |
| 4.2.2 基于最大信息系数重构 | 第44页 |
| 4.2.3 Elman神经网络进行预测 | 第44-45页 |
| 4.2.4 支持向量回归机进行集成 | 第45页 |
| 4.3 实证研究 | 第45-50页 |
| 4.3.1 数据来源 | 第45页 |
| 4.3.2 北京市电力需求序列分解 | 第45-47页 |
| 4.3.3 分量序列重构 | 第47-48页 |
| 4.3.4 北京市电力需求预测及对比分析 | 第48-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 结论及展望 | 第52-56页 |
| 5.1 主要结论 | 第52-54页 |
| 5.2 研究展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-62页 |
| 在学期间的研究成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |