章 緒論
1．1 研究背景、目的與意義
1．2 研究現(xiàn)狀
1．3 本書結構與主要內(nèi)容
第2章 基于計算智能的電力負荷預測理論框架與方法
2．1 引言
2．2 基于計算智能的電力負荷預測理論框架(CILF)
2．3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡
2．4 支持向量機
2．5 粒子群優(yōu)化算法
2．6 文化基因算法
2．7 本章小結
第3章 基于MA的電力負荷預測模型參數(shù)優(yōu)化
3．1 引言
3．2 支持向量機參數(shù)簡述
3．3 基于MA算法的sVR參數(shù)優(yōu)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 基于混合特征選擇技術的負荷預測模型
4．1 引言
4．2 混合Filter-Wrapper特征選擇算法的構建過程
4．3 實驗設計
4．4 實驗結果與分析
4．5 本章小結
第5章 基于MA算法的特征選擇技術及區(qū)間型負荷預測
模型
5．1 引言
5．2 問題描述與分析
5．3 MSVR-MA預測模型的構建
5．4 實驗設計
5．5 實驗結果與分析
5．6 本章小結
第6章 基于混合變量MA的電力負荷預測模型選擇研究
6．1 引言
6．2 問題描述
6．3 基于MA算法的廣義模型選擇
6．4 實驗設計
6．5 實驗結果與分析
6．6 本章小結
第7章 電力負荷預測支持系統(tǒng)
7．1 引言
7．2 系統(tǒng)需求分析
7．3 系統(tǒng)結構設計
7．4 系統(tǒng)邏輯流程
7．5 本章小結
第8章 總結與展望
8．1 全書總結
8．2 研究展望
參考文獻
附錄A 區(qū)間數(shù)運算法則
附錄B 區(qū)間數(shù)的描述性統(tǒng)計
附錄C 區(qū)間多層感知器
附錄D 指數(shù)平滑與區(qū)間型Holt模型