●章 緒論
● 1.1 研究背景、目的與意義
● 1.2 研究現狀
● 1.3 本書結構與主要內容
●第2章 基於計算智能的電力負荷預測理論框架與方法
● 2.1 引言
● 2.2 基於計算智能的電力負荷預測理論框架(CILF)
● 2.3 人工神經網絡
● 2.4 支持向量機
● 2.5 粒子群優化算法
● 2.6 文化基因算法
● 2.7 本章小結
●第3章 基於MA的電力負荷預測模型參數優化
● 3.1 引言
● 3.2 支持向量機參數簡述
● 3.3 基於MA算法的sVR參數優化
● 3.4 實驗設置
● 3.5 實驗結果與分析
● 3.6 本章小結
●第4章 基於混合特征選擇技術的負荷預測模型......
內容簡介
本書綜合運用多種計算智能技術,提出了基於計算智能的電力負荷預測理論框架(CILF框架):並在此框架下圍繞建模過程中的多個關鍵技術問題開展了一繫列研究;同時,結合電力負荷預測研究中短期負荷預測、區間型負荷預測等典型預測問題進行了應用研究。此外,結合本書基於計算智能的負荷預測理論框架,特別是在特征選擇、參數優化、模型選擇等具體技術上的研究成果,設計了負荷預測支持繫統,為決策者提供決策工具。