| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 本文所做的工作 | 第13页 |
| 1.4 论文的篇章结构和可能的创新点 | 第13-15页 |
| 1.4.1 论文的篇章结构 | 第13-14页 |
| 1.4.2 论文创新点 | 第14-15页 |
| 第2章 电力负荷预测原理及数据处理方法 | 第15-22页 |
| 2.1 电力负荷预测分类及特点 | 第15-16页 |
| 2.1.1 负荷预测的分类 | 第15-16页 |
| 2.1.2 电力负荷的特点 | 第16页 |
| 2.2 负荷预测中数据的处理 | 第16-17页 |
| 2.2.1 对历史数据的预处理 | 第17页 |
| 2.2.2 对数据的归一化处理 | 第17页 |
| 2.3 电力负荷预测中的误差分析 | 第17-20页 |
| 2.4 负荷预测步骤 | 第20-22页 |
| 第3章 电力负荷预测模型介绍 | 第22-39页 |
| 3.1 基于支持向量机的电力负荷预测模型 | 第22-32页 |
| 3.1.1 概述 | 第22页 |
| 3.1.2 统计学习理论 | 第22-23页 |
| 3.1.3 机器学习的主要目的 | 第23-24页 |
| 3.1.4 经验风险最小化原则 | 第24页 |
| 3.1.5 VC 维及其重要性 | 第24-25页 |
| 3.1.6 结构最小化原则 | 第25-26页 |
| 3.1.7 支持向量机分类 | 第26-28页 |
| 3.1.8 支持向量机回归 | 第28-32页 |
| 3.2 基于多元线性回归的电力负荷预测 | 第32-34页 |
| 3.2.1 回归方程的建立 | 第32页 |
| 3.2.2 参数估计 | 第32-33页 |
| 3.2.3 对模型进行显著性及其相关系数检验 | 第33-34页 |
| 3.3 基于灰色预测技术的电力负荷预测 | 第34-39页 |
| 3.3.1 灰色预测技术的概念 | 第34-35页 |
| 3.3.2 GM(1,1)灰色模型 | 第35-39页 |
| 第4章 内蒙古包头地区电力发展现状 | 第39-46页 |
| 4.1 地区简介 | 第39-41页 |
| 4.1.1 地区基本情况 | 第39页 |
| 4.1.2 资源概况 | 第39-40页 |
| 4.1.3 经济发展 | 第40-41页 |
| 4.2 蒙西包头地区电力建设现状分析 | 第41-43页 |
| 4.2.1 变电站现状 | 第41页 |
| 4.2.2 蒙西包头地区配电网现状 | 第41-43页 |
| 4.2.3 负荷现状分析 | 第43页 |
| 4.3 蒙西包头市国民经济和社会发展规划 | 第43-46页 |
| 4.3.1 “十二五”期间指导思想 | 第43-44页 |
| 4.3.2 包头市“十二五”的发展定位 | 第44页 |
| 4.3.3 基本原则 | 第44页 |
| 4.3.4 发展目标 | 第44-46页 |
| 第5章 基于支持向量机的蒙西工业园区中长期电力负荷预测 | 第46-54页 |
| 5.1 基于支持向量机的负荷预测 | 第46-51页 |
| 5.2 基于 GM(1,1)模型的负荷预测 | 第51-52页 |
| 5.3 对蒙西公园园区的建议措施 | 第52-54页 |
| 5.3.1 经验总结 | 第52-53页 |
| 5.3.2 对策建议 | 第53-54页 |
| 第6章 结论及展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 在学期间发表的学术论文及参加科研情况 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |