| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 插图清单 | 第7-8页 |
| 附表清单 | 第8-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-13页 |
| 第二章 基于季节调整方法和神经网络的混合模型的研究及应用 | 第13-29页 |
| ·基于季节指数调整方法和神经网络的混合方法的研究 | 第13-20页 |
| ·Kolmogorov-Smirnov(K-S)检验方法 | 第14-16页 |
| ·季节指数调整方法(SEA方法) | 第16-17页 |
| ·神经网络简介 | 第17-20页 |
| ·基于季节指数调整方法和神经网络的混合方法的应用举例 | 第20-29页 |
| ·数据来源及描述 | 第20-21页 |
| ·K-S检验方法在风速混合预测模型中的使用 | 第21-22页 |
| ·SEA方法在风速混合预测模型中的使用 | 第22-24页 |
| ·BP神经网络方法在风速混合预测中的使用 | 第24-25页 |
| ·最终模拟和预测结果 | 第25-26页 |
| ·预测结果初步比较 | 第26-28页 |
| ·预测结果的进一步比较 | 第28-29页 |
| 第三章 基于季节调整方法和回归模型的混合方法的研究及应用 | 第29-40页 |
| ·基于季节指数调整方法和神经网络的混合方法的研究 | 第29-32页 |
| ·回归模型原理简介 | 第29-30页 |
| ·基于季节指数调整方法和神经网络的混合方法原理 | 第30-32页 |
| ·基于季节指数调整方法和神经网络的混合方法的应用 | 第32-40页 |
| ·有关负荷数据的描述 | 第32-34页 |
| ·混合模型在电力负荷方面的预测结果 | 第34-35页 |
| ·预测结果初步比较和分析 | 第35-38页 |
| ·预测结果的进一步分析 | 第38-40页 |
| 第四章 结论与展望 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-46页 |
| 在学期间的研究成果 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47页 |
