| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第11-12页 |
| ·本文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 电力企业信息网络风险评估与预测分析研究 | 第14-20页 |
| ·风险评估与预测分析 | 第14-15页 |
| ·电力企业信息网络风险分析与识别 | 第15-16页 |
| ·电力信息网络风险评估指标体系的设计 | 第16-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 电力信息网络风险评估模型设计及实验验证 | 第20-36页 |
| ·支持向量机（SVM） | 第20-26页 |
| ·支持向量机理论分析研究 | 第20-25页 |
| ·支持向量分类机及 C-SVM 分类机 | 第25-26页 |
| ·基于 SVM 的风险评估模型设计 | 第26-28页 |
| ·SVM 用于网络风险评估的可行性分析 | 第26页 |
| ·基于 SVM 的电力信息网络风险评估模型设计 | 第26-28页 |
| ·SVM 参数优化 | 第28-30页 |
| ·交叉验证参数寻优 | 第28-29页 |
| ·遗传算法参数寻优 | 第29-30页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第30-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 电力信息网络风险预测模型设计及实验验证 | 第36-45页 |
| ·时间序列模型分析研究 | 第36-40页 |
| ·时间序列分析 | 第36-37页 |
| ·平稳时间序列模型 | 第37-39页 |
| ·自回归求和移动平均模型 ARIMA(p,d,q) | 第39-40页 |
| ·基于 ARIMA 的风险预测模型设计 | 第40-42页 |
| ·时间序列分析预测过程 | 第40页 |
| ·基于 ARIMA 的风险预测模型流程 | 第40-42页 |
| ·仿真实验与分析 | 第42-44页 |
| ·数据分析 | 第42页 |
| ·结果分析 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 电力信息网络风险评估与预测系统设计与实现 | 第45-51页 |
| ·总体概述 | 第45页 |
| ·系统功能模块设计 | 第45-47页 |
| ·用户界面设计 | 第45-46页 |
| ·数据分析模块 | 第46页 |
| ·参数寻优模块 | 第46页 |
| ·风险评估模块 | 第46页 |
| ·风险预测模块 | 第46-47页 |
| ·系统主要功能实现 | 第47-49页 |
| ·系统主界面 | 第47页 |
| ·风险评估模块功能实现 | 第47-48页 |
| ·风险预测模块功能实现 | 第48-49页 |
| ·系统运行结果分析 | 第49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第6章 结论与展望 | 第51-53页 |
| ·全文总结 | 第51-52页 |
| ·工作展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |