| 前言 | 第1-11页 |
| 第一章 电力系统短期负荷预测概述 | 第11-14页 |
| 1．1 负荷预测方法概述 | 第11-13页 |
| 1．2 组合预测与协整理论概述 | 第13-14页 |
| 第二章 电力系统短期负荷常规预测方法 | 第14-20页 |
| 2．1 指数平滑预测法 | 第14-17页 |
| 2．2 极值预测法 | 第17页 |
| 2．3 最小二乘法 | 第17-20页 |
| 第三章 人工智能预测方法 | 第20-33页 |
| 3．1 ANN BP&SA预测方法 | 第20-23页 |
| 3．2 ANN GA&SA预测方法 | 第23-24页 |
| 3．3 模糊预测方法 | 第24-31页 |
| 3．4 神经网络与模糊理论相结合的短期负荷预测模型 | 第31-33页 |
| 第四章 电力系统短期负荷预测软件包 | 第33-43页 |
| 4．1 软件的开发环境 | 第33页 |
| 4．2 应用总体设计 | 第33页 |
| 4．3 软件包的功能 | 第33-35页 |
| 4．4 软件包的使用流程 | 第35页 |
| 4．5 数据预处理技术 | 第35-36页 |
| 4．6 计算实例与分析 | 第36-43页 |
| 第五章 时间序列分析与组合预测 | 第43-60页 |
| 5．1 时间序列的相关概念 | 第43-47页 |
| 5．2 时间序列的模型 | 第47-50页 |
| 5．3 组合预测 | 第50-53页 |
| 5．4 遗传算法 | 第53-60页 |
| 第六章 组合预测应用电力系统短期负荷预测的条件 | 第60-76页 |
| 6．1 组合预测应用电力系统短期负荷预测的条件 | 第60-66页 |
| 6．2 计量经济学软件包Eviews2．0简介 | 第66-67页 |
| 6．3 具体算例 | 第67-74页 |
| 6．4 结论 | 第74-76页 |
| 结束语 | 第76-77页 |
| 附录 回归误差自相关估计Cochran-Orcutt循环查找法 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-80页 |