| 中文摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-10页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第7页 |
| ·短期负荷预测的研究和应用现状 | 第7-8页 |
| ·短期负荷预测中存在的问题 | 第8-9页 |
| ·本文的主要工作 | 第9-10页 |
| 第二章 前向人工神经网络模型 | 第10-19页 |
| ·人工神经网络 | 第10-13页 |
| ·神经网络原理 | 第10-11页 |
| ·神经网络的结构 | 第11-12页 |
| ·人工神经网络的学习 | 第12-13页 |
| ·三层前向神经网络 | 第13-15页 |
| ·前向人工神经网络模型的快速学习算法 | 第15-19页 |
| ·BP 算法的原理 | 第16页 |
| ·BP 算法的实现 | 第16-19页 |
| 第三章 人工鱼群神经网络 | 第19-29页 |
| ·人工鱼群算法 | 第19-20页 |
| ·人工鱼群神经网络 | 第20-23页 |
| ·算法结构及相关定义 | 第20-21页 |
| ·行为描述 | 第21-22页 |
| ·觅食行为 | 第21页 |
| ·聚群行为 | 第21-22页 |
| ·追尾行为 | 第22页 |
| ·公告板 | 第22页 |
| ·行为选择 | 第22-23页 |
| ·前向神经网络的训练 | 第23-25页 |
| ·利用人工鱼群算法优化训练三层前向神经网络的过程 | 第23页 |
| ·试验结果 | 第23-25页 |
| ·改进的人工鱼群算法 | 第25-29页 |
| ·对人工鱼群算法的改进 | 第25-26页 |
| ·利用改进人工鱼群算法训练神经网络的过程 | 第26页 |
| ·两种人工鱼群神经网络的比较 | 第26-29页 |
| 第四章 基于人工鱼群神经网络的电力系统短期负荷预测 | 第29-38页 |
| ·电力系统短期负荷预测 | 第29-33页 |
| ·电力系统负荷预测及其分类 | 第29页 |
| ·影响系统负荷的主要因素 | 第29-30页 |
| ·电力系统短期负荷预测的复杂性 | 第30-31页 |
| ·电力系统短期负荷预测的数学模型 | 第31页 |
| ·短期负荷预测的方法概述 | 第31-33页 |
| ·短期负荷预测的神经网络模型 | 第33页 |
| ·利用人工鱼群神经网络进行短期负荷预测 | 第33-38页 |
| ·神经网络的输入及预处理 | 第33-36页 |
| ·神经网络的结构 | 第36-37页 |
| ·基于人工鱼群神经网络的电力系统短期负荷预测 | 第37-38页 |
| 第五章 系统关键技术 | 第38-47页 |
| ·试验环境 | 第38页 |
| ·面向对象技术简介 | 第38页 |
| ·数据结构 | 第38-40页 |
| ·三个基础类 | 第38页 |
| ·主要函数 | 第38-40页 |
| ·人工鱼群算法的主要函数 | 第38-39页 |
| ·改进人工鱼群算法的主要函数 | 第39-40页 |
| ·试验步骤 | 第40-41页 |
| ·人工鱼群神经网络与BP 神经网络两种预测模型的比较 | 第41-44页 |
| ·试验数据 | 第41-42页 |
| ·试验结果 | 第42页 |
| ·试验结论 | 第42-44页 |
| ·改进前后的人工鱼群神经网络预测模型的比较 | 第44-47页 |
| ·试验数据 | 第44页 |
| ·试验结果 | 第44-45页 |
| ·试验结论 | 第45-47页 |
| 第六章 结束语 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 附录 | 第54-57页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第57页 |