遗传程序设计在电力系统短期负荷预测中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·短期负荷预测的研究现状 | 第9-12页 |
| ·本文所做的主要工作 | 第12-13页 |
| 2 负荷预测技术概述 | 第13-24页 |
| ·常规预测技术 | 第13-18页 |
| ·指数平滑预测法 | 第13页 |
| ·回归模型预测技术 | 第13-14页 |
| ·时间序列预测技术 | 第14-16页 |
| ·灰色预测技术 | 第16-18页 |
| ·智能预测技术 | 第18-22页 |
| ·专家系统预测技术 | 第18-19页 |
| ·神经网络预测技术 | 第19-20页 |
| ·小波分析预测技术 | 第20-21页 |
| ·模糊理论预测技术 | 第21-22页 |
| ·预测技术总结 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 3 遗传程序设计算法 | 第24-36页 |
| ·遗传程序设计算法概述 | 第24-27页 |
| ·遗传程序设计算法提出 | 第24-25页 |
| ·遗传程序设计算法的步骤 | 第25-27页 |
| ·遗传程序设计的基本原理与方法 | 第27-34页 |
| ·遗传程序设计的基本思想 | 第27页 |
| ·遗传程序设计中的个体描述 | 第27-28页 |
| ·遗传程序设计初始群体的生成 | 第28-30页 |
| ·遗传程序设计的遗传操作 | 第30-33页 |
| ·适应度函数 | 第33页 |
| ·终止运行标准确定与应用结果标定 | 第33-34页 |
| ·遗传程序设计的控制参数 | 第34页 |
| ·遗传程序设计在预测方面的研究应用 | 第34-35页 |
| ·遗传程序设计的研究应用 | 第34-35页 |
| ·预测方面的研究应用 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 4 短期负荷预测的遗传程序设计模型 | 第36-59页 |
| ·历史数据预处理 | 第36-39页 |
| ·数据异常来源分析 | 第36页 |
| ·异常数据处理方法 | 第36-39页 |
| ·模型与实现 | 第39-48页 |
| ·误差补偿模型 | 第39页 |
| ·模型与实现 | 第39-48页 |
| ·系统设计与实现 | 第48-58页 |
| ·系统需求 | 第48页 |
| ·开发环境 | 第48-49页 |
| ·负荷预测程序流程 | 第49-50页 |
| ·数据库表设计 | 第50-51页 |
| ·系统简介 | 第51-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 5 结论与展望 | 第59-61页 |
| ·结论 | 第59页 |
| ·展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 在读期间发表的学术论文 | 第67-68页 |
| 作者简历 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 附件 | 第70-98页 |
