| 第一章 绪论 | 第1-21页 |
| 1．1 复杂系统建模及仿真研究的现状 | 第9-12页 |
| 1．2 多分辨率建模及模型聚合/解聚的理论和实践意义 | 第12-15页 |
| 1．3 多分辨率建模及模型聚合/解聚的国内外发展现状 | 第15-18页 |
| 1．4 时间序列建模及其在电力系统负荷预报中的应用概况 | 第18-21页 |
| 第二章 时间序列建模的理论和方法 | 第21-32页 |
| 2．1 时间序列建模的基本原理 | 第21-23页 |
| 2．2 时间序列建模的方法和实现过程 | 第23-29页 |
| 2．2．1 时间序列的平稳化 | 第24-25页 |
| 2．2．2 ARMA模型阶数和参数的辨识 | 第25-27页 |
| 2．2．3 AR模型与ARMA模型之间的等值转换 | 第27-29页 |
| 2．3 ARMA模型的预报能力 | 第29-32页 |
| 第三章 多分辨率建模 | 第32-41页 |
| 3．1 多分辨率建模的基本原理 | 第32-34页 |
| 3．2 多分辨率建模的两类实现方法 | 第34-38页 |
| 3．3 多分辨率建模的实例仿真 | 第38-41页 |
| 第四章 多分辨率ARMA模型的聚合 | 第41-48页 |
| 4．1 ARMA模型的聚合原理 | 第41-43页 |
| 4．2 ARMA模型结构和参数聚合的实现方法 | 第43-46页 |
| 4．3 实例仿真 | 第46-48页 |
| 第五章 ARMA模型解聚的原理和方法 | 第48-63页 |
| 5．1 ARMA模型解聚的基本原理 | 第48-55页 |
| 5．1．1 解聚ARMA模型阶数的初步确定 | 第49-50页 |
| 5．1．2 解聚模型参数的初步确定 | 第50-51页 |
| 5．1．3 ARMA模型解聚的基本原理 | 第51-53页 |
| 5．1．4 解聚ARMA模型平稳性与可逆性的判断 | 第53-54页 |
| 5．1．5 节省原理的应用 | 第54-55页 |
| 5．2 遗传算法及其在ARMA模型解聚中的应用 | 第55-58页 |
| 5．3 基于遗传算法的ARMA模型解聚算法（DISARMA/GAs） | 第58-60页 |
| 5．4 实例仿真 | 第60-63页 |
| 第六章 ARMA模型的聚合/解聚方法在电力系统负荷预报中的应用 | 第63-84页 |
| 6．1 电力系统负荷预报的特点 | 第63-64页 |
| 6．2 电力系统负荷数据序列的层次趋势信息的分解 | 第64-67页 |
| 6．3 ARMA模型的聚合方法在负荷预报中的应用 | 第67-79页 |
| 6．4 ARMA模型的解聚方法在电力系统负荷预报中的应用 | 第79-84页 |
| 第七章 结语 | 第84-86页 |
| 7．1 研究成果和体会 | 第84-85页 |
| 7．2 需要进一步研究的问题及发展前景展望 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-89页 |
| 致谢 | 第89页 |
