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利用混沌时间序列预测技术进行电力市场短期电价预测

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-7页
目录第7-11页
第一章 绪论第11-19页
   ·世界范围内的电力改革第11-13页
   ·电力市场的基本概念第13-16页
     ·电力市场的定义第13页
     ·电力市场的目标第13页
     ·电力市场的基本特征第13-14页
     ·电力市场的交易模式第14页
     ·电力市场的类型第14-15页
     ·电力市场的运行第15-16页
   ·电力市场中电价的核心作用第16-17页
   ·电价预测的意义第17-18页
   ·本文组织结构第18-19页
第二章 电价和电价预测第19-25页
   ·电价的形成及其特点第19-22页
     ·电价的形成第19-21页
     ·影响电价的因素第21页
     ·电价的特点第21-22页
   ·电价预测的基本概念第22-25页
     ·什么是电价预测第22页
     ·电价预测的分类第22-23页
     ·电价预测的方法第23页
     ·电价预测的难点第23-25页
第三章 数据挖掘及相似搜索第25-36页
   ·数据挖掘的基本概念第25-28页
     ·数据挖掘的定义第25页
     ·数据挖掘的功能第25-26页
     ·数据挖掘的分类第26页
     ·数据挖掘的过程第26-27页
     ·数据挖掘在电力系统中的应用第27-28页
   ·时间序列及其相似性第28-36页
     ·时间序列的发展简介第28-30页
     ·时间序列分析第30-31页
     ·时间序列相似性度量第31-33页
     ·时间序列的相似查询第33-34页
     ·电价时间序列及其相似性第34-35页
     ·当前热点一混沌时间序列分析第35-36页
第四章 混沌吸引子与分形第36-48页
   ·动力系统与混沌第36-40页
     ·动力系统的基本概念第36-38页
     ·混沌与奇异吸引子第38-40页
   ·奇异吸引子的分形学第40-42页
     ·分形概念第40-41页
     ·分形维数第41-42页
   ·混沌时序的判定第42-44页
     ·Lyapunov 指数第42-44页
   ·相空间重构第44-46页
     ·时序相空间的重构F.Takens 定理第44-46页
     ·嵌入维数的选择第46页
   ·奇异吸引子维数第46-48页
     ·时序关联维的计算第46-48页
第五章 混沌时间序列的预测第48-62页
   ·混沌时序模型第48-50页
   ·基于Lyapunov 指数的预测方法第50-54页
     ·最大Lyapunov 指数的计算方法第50-51页
     ·基于最大Lyapunov 指数预测模式第51-52页
     ·对基于最大Lyapunov 指数预测方法的一点改进第52页
     ·改进后的基于Lyapunov 指数的预测方法第52-53页
     ·距离L M 和夹角θ的确定第53-54页
   ·加州电力市场短期电价预测第54-60页
     ·数据的准备和开发工具第54-55页
     ·数据的选择第55页
     ·数据的变换与反变换第55-56页
     ·最大Lyapunov 指数的电价短期预测第56-58页
     ·预测结果分析第58-59页
     ·预测过程的流程图第59-60页
   ·误差评价计算公式第60-62页
     ·传统的评价指标及其缺点第60页
     ·一种新的MAPE 定义方法第60-62页
第六章 价格钉的检测及其相关预测第62-76页
   ·价格钉的基本概念第62-66页
     ·电价中的价格钉第62-63页
     ·价格钉的定义第63页
     ·价格钉产生的原因第63-66页
   ·价格钉的检测第66-73页
     ·检测的基本思想第66-69页
     ·几个检测评价指标第69-70页
     ·几个检测实例第70-73页
   ·考虑价格钉的电价预测第73-76页
     ·考虑价格钉的电价预测的基本思想第73页
     ·考虑价格钉的电价预测流程第73-74页
     ·考虑价格钉的电价预测第74-76页
第七章 本文总结第76-78页
   ·结论第76-77页
   ·本文不足与展望第77-78页
参考文献第78-80页
致谢第80-81页
个人简历第81-82页
附录第82-85页
 附录1 加州电价数据源下载第82页
 附录2 本文所用相关Matlab 程序接口介绍第82-85页

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