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 |