首页--工业技术论文--电工技术论文--输配电工程、电力网及电力系统论文--理论与分析论文--电力系统规划论文

模拟退火支持向量机算法研究及在电力负荷预测中的应用

摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第1章 绪论第10-21页
   ·问题的提出与研究的意义第10-11页
     ·问题的提出第10页
     ·研究意义和目的第10-11页
   ·国内外研究现状及评述第11-19页
     ·负荷预测的起源和发展第11-12页
     ·电力负荷预测方法的研究现状第12-16页
     ·支持向量机方法在预测领域的研究现状第16-17页
     ·支持向量机模型选择的研究现状第17-18页
     ·总体评价第18-19页
   ·研究内容与研究方法第19-21页
     ·研究内容第19-20页
     ·研究方法第20-21页
第2章 电力负荷预测模型分析第21-32页
   ·电力负荷预测的组成及作用第21-25页
     ·电力负荷的分类第21-22页
     ·电力负荷预测的分类第22-23页
     ·负荷预测的特点第23-25页
     ·负荷预测的作用第25页
   ·电力负荷预测分析第25-28页
     ·电力负荷预测的基本原理第25-27页
     ·电力负荷预测的基本步骤第27-28页
     ·影响电力负荷预测精确度的因素第28页
   ·电力负荷预测的模型分析第28-30页
     ·电力负荷预测的模型要求第28-29页
     ·预测精度的检验方法第29-30页
   ·本章小结第30-32页
第3章 支持向量机理论分析第32-44页
   ·机器学习理论第32-33页
   ·统计学习理论第33-36页
     ·VC维问题第34页
     ·泛化问题的界第34-35页
     ·结构风险最小化原则第35-36页
   ·支持向量机理论第36-43页
     ·广义最优分类超平面第37-38页
     ·支持向量机第38-40页
     ·支持向量机回归算法第40-43页
   ·本章小结第43-44页
第4章 模拟退火支持向量机算法的构建第44-55页
   ·支持向量机的模型选择的理论分析第44-48页
     ·支持向量机的核函数第44-45页
     ·支持向量机中核函数的作用以及影响分析第45-46页
     ·支持向量机参数的影响分析第46-47页
     ·支持向量机模型选择中存在的问题分析第47-48页
   ·模拟退火算法分析第48-52页
     ·模拟退火算法基本思想第48-51页
     ·模拟退火算法的步骤第51-52页
     ·模拟退火算法的参数控制问题分析第52页
   ·模拟退火支持向量机算法的构建第52-54页
   ·本章小结第54-55页
第5章 电力负荷预测的实证研究第55-69页
   ·数据的获取第55-57页
   ·模拟退火支持向量机模型预测分析第57-58页
     ·核函数的选取第57页
     ·模拟退火支持向量机模型的参数选择第57-58页
     ·预测结果第58页
   ·基于广义回归神经网络的电力负荷预测模型第58-61页
     ·广义回归神经网络模型第58-60页
     ·模型的测算第60-61页
   ·基于自回归平滑移动模型的电力负荷预测模型第61-65页
     ·自回归平滑移动模型第61-62页
     ·模型的测算第62-65页
   ·预测结果对比及分析第65-67页
   ·本章小结第67-69页
结论第69-70页
参考文献第70-74页
攻读学位期间发表的学术论文第74-76页
致谢第76页

论文共76页,点击 下载论文
上一篇:基于模糊综合评判方法的小城镇污泥处置方案研究
下一篇:初盛唐判文研究