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支持向量机模型改进及在短期边际电价预测中的应用

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-18页
   ·研究背景及意义第9-16页
     ·研究背景第9页
     ·支持向量机理论的发展与研究现状第9-12页
     ·边际电价预测应用算法的研究现状第12-15页
     ·研究的意义第15-16页
   ·研究内容与方法第16-18页
     ·主要结构与核心内容第16页
     ·本文的主要难点第16页
     ·本文的主要创新点第16-18页
第2章 统计学习原理与 LS-SVM 预测模型构建第18-26页
   ·统计学习原理第18-23页
     ·损失函数与经验风险最小化第19-20页
     ·泛化性与 VC 维第20-21页
     ·结构风险最小化第21-23页
   ·最小二乘支持向量机预测模型构建第23-25页
   ·小结第25-26页
第3章 支持向量机模型改进研究第26-36页
   ·问题的提出第26页
   ·模糊隶属度引入第26-30页
     ·映射与特征函数第26-28页
     ·模糊概念与模糊集合第28页
     ·隶属度与模糊集合表示第28-30页
   ·构造改进模型第30-33页
     ·样本贡献模糊集合创建第30-31页
     ·改进模型的构建第31-33页
   ·理论可行性分析第33-35页
     ·提出误解及其产生的原因第33-34页
     ·问题的澄清第34-35页
   ·小结第35-36页
第4章 边际电价及其预测影响因素分析第36-46页
   ·成本与报价基础第36-41页
   ·边际电价第41-42页
   ·边际电价预测的影响因素分析第42-46页
第5章 算例实证分析与模型检验第46-55页
   ·参数确定第46页
   ·算例分析第46-49页
   ·效果比较与模型检验第49-53页
   ·两点说明第53页
   ·小结第53-55页
第6章 结论与展望第55-56页
参考文献第56-59页
攻读硕士学位期间发表的学术论文和其它成果第59-60页
致谢第60页

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