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混合智能建模技术及其在短期负荷预测中的应用研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
目录第9-11页
第一章 绪论第11-32页
   ·引言第11-12页
   ·智能计算概述第12-16页
     ·智能算法的研究与发展第12-13页
     ·进化算法第13-16页
   ·基于模糊推理系统的智能建模技术第16-26页
     ·模糊推理系统第16页
     ·神经模糊系统第16-18页
     ·进化模糊系统第18-22页
     ·基于模糊集理论的智能建模技术在电力系统中的应用第22-26页
   ·电力系统负荷预测概述第26-30页
     ·负荷预测的意义和作用第26-27页
     ·短期电力负荷预测研究的发展和现状第27-30页
   ·本文的主要工作第30-32页
第二章 基于进化规划和最小二乘辨识的自动模糊建模策略第32-42页
   ·引言第32-33页
   ·模糊推理第33-34页
   ·基于进化规划与最小二乘法相结合的混合算法第34-39页
     ·模糊规则基的自动生成第34-36页
     ·混合学习第36-37页
     ·新型混合学习算法EPLSE第37-39页
   ·仿真实验第39-41页
   ·本章小结第41-42页
第三章 基于进化模糊建模技术的非线性动态系统辨识与控制第42-59页
   ·引言第42-44页
   ·粒子群优化算法第44-46页
   ·基于混合进化算法EPPSO的模糊建模策略第46-49页
     ·模糊推理第46-47页
     ·基于EPPSO的模糊建模策略第47-49页
   ·仿真实验第49-57页
     ·非线性动态系统辨识第49-52页
     ·非线性动态系统控制第52-57页
   ·本章小结第57-59页
第四章 自适应拓展模糊基函数网络第59-73页
   ·引言第59-60页
   ·拓展模糊基函数网络第60-64页
     ·拓展模糊基函数网络结构第60-61页
     ·基于最小二乘法的EFBFN输入空间划分第61-64页
   ·自适应模糊基函数网络第64-65页
     ·群体初始化第64页
     ·网络设计过程第64-65页
   ·仿真实验第65-72页
     ·三输入非线性函数建模第65-69页
     ·Mackey-Glass混沌时间序列预测第69-72页
   ·本章小结第72-73页
第五章 电力负荷异常数据辨识与修正第73-82页
   ·引言第73-74页
   ·异常数据及其处理方法概述第74-76页
     ·电力负荷异常数据的分类第74-75页
     ·异常数据的识别和修正方法第75-76页
   ·基于人工免疫网络的异常数据修正第76-79页
     ·异常数据辨识第76页
     ·异常数据修正第76-79页
   ·实例分析第79-80页
   ·本章小结第80-82页
第六章 基于混合模糊建模技术的电力负荷预测第82-97页
   ·引言第82-83页
   ·第一阶段:负荷预测的模糊输入空间划分第83-86页
     ·用于STLF的FBFN结构第83-84页
     ·第一阶段:基于LS算法的FBFN第84-86页
   ·第二阶段:基于混合进化算法EPPSO的一阶T-S模糊模型第86-88页
     ·初始化第86-87页
     ·PSO算子第87页
     ·EP算子第87-88页
   ·基于气象变量的模糊模型修正第88-91页
   ·实例分析第91-95页
     ·测试实例介绍第92-94页
     ·STLF预测结果及讨论第94-95页
   ·本章小结第95-97页
第七章 节假日短期电力负荷预测第97-104页
   ·引言第97-98页
   ·节假日负荷曲线特征第98-99页
   ·基于自适应拓展模糊基函数网络的比例负荷曲线预测第99-100页
   ·基于模糊线性回归的节假日峰谷负荷预测第100-101页
   ·实例分析第101-103页
   ·本章小结第103-104页
第八章 总结第104-124页
作者攻读博士学位期间发表的有关学术论文第124-125页

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