城市能耗的短期预测组合模型研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·论文的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·研究背景 | 第9页 |
| ·选题意义 | 第9-10页 |
| ·国内外的研究发展与现状 | 第10-13页 |
| ·能耗预测模型研究发展与现状 | 第10-11页 |
| ·组合预测研究发展与现状 | 第11-13页 |
| ·论文研究的主要内容及章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 能源消耗短期预测方法 | 第15-24页 |
| ·能源消耗预测概述 | 第15-17页 |
| ·能源消耗预测的原则 | 第15页 |
| ·能源消耗预测的分类 | 第15-16页 |
| ·能耗消耗预测的步骤 | 第16-17页 |
| ·能源消耗量短期变化特点 | 第17-18页 |
| ·能源消耗量的影响因素 | 第18-20页 |
| ·能源消耗常用预测方法 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 组合预测理论 | 第24-34页 |
| ·组合预测模型基本理论 | 第24-27页 |
| ·组合预测的思想以及提出 | 第24-25页 |
| ·组合预测的分类 | 第25-27页 |
| ·组合预测模型研究 | 第27-33页 |
| ·线性最优预测模型 | 第27-30页 |
| ·非线性组合预测方法 | 第30-31页 |
| ·非最优正权组合预测模型 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 短期能耗预测组合模型 | 第34-74页 |
| ·短期能耗预测模型的选择 | 第34-38页 |
| ·能耗短期变化特点实例分析 | 第34-36页 |
| ·短期能耗预测模型的设计 | 第36-38页 |
| ·季节性ARIMA 乘积预测模型 | 第38-49页 |
| ·ARIMA 模型的基本原理及结构 | 第38-40页 |
| ·ARIMA 模型的实现步骤 | 第40-45页 |
| ·季节性ARIMA 乘积模型的建立 | 第45-48页 |
| ·实验结果分析 | 第48-49页 |
| ·季节性RBF 网络改进预测模型 | 第49-65页 |
| ·神经网络基本理论 | 第49-51页 |
| ·RBF 神经网络原理 | 第51-58页 |
| ·季节性RBF 神经网络改进模型的建立 | 第58-64页 |
| ·实验结果分析 | 第64-65页 |
| ·季节性ARIMA-RBF 组合预测模型 | 第65-73页 |
| ·建立组合预测模型 | 第65-66页 |
| ·城市能耗短期预测系统的设计 | 第66-70页 |
| ·实验结果及对比分析 | 第70-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 结论 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 附录1 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
