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電力數據預測理論與方法應用

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  • 資料語言:中文版
  • 文檔格式:PDF文檔
  • 資料類別:電力電氣
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  • 基本簡介
精心推薦: 預測   電力   數據   應用   理論
電力數據預測理論與方法應用
出版時間: 2015

內容簡介
信息技術的迅猛發展使社會各領域積累的數據量劇增,數據處理的復雜性與不確定性不斷增強,在此背景下如何有效處理大規模數據,如何發現和提取數據中蘊涵的知識、規律,對相關領域提出了前所未有的挑戰?!峨娏祿A測理論與方法應用》針對上述問題,以智能電網這一新興技術領域為應用背景,以復雜預測問題的趨勢演進為研究目標,論述了大體量數據背景下數量分析技術在復雜預測環境中的應用方法和技巧?!峨娏祿A測理論與方法應用》內容共分8章,以數值逼近、統計推斷、智能優化三個理論框架為綱,對不確定信息環境下的大規模電力數據進行趨勢分析與預測研究,并根據預測結果對所研究的問題進行輔助決策。
目錄
第1章 智能電網的概念與發展歷程
1.1 智能電網的概念
1.2 智能電網的起源與演變
1.3 智能電網的發展狀況
1.4 本章小結
參考文獻

第2章 預測的概念與研究現狀
2.1 預測的概念
2.2 預測的研究現狀
2.3 基于數據分析的預測思想及應用
2.4 本章小結
參考文獻

第3章 數學基礎理論
3.1 預測中常用的數學基礎理論
3.2 預測中常用的其他理論與技術
3.3 誤差
3.4 本章小結
參考文獻

第4章 不良數據處理與數據集成變換
4.1 引論
4.2 不良數據處理
4.3 數據集成分析
4.4 數據的標準變換處理
4.5 數據約簡與粗糙集
4.6 本章小結
參考文獻

第5章 基于數值逼近理論的趨勢預測模型
5.1 引論
5.2 建模知識準備
5.3 基于分段線性Lagrange插值的灰色預測模型
5.4 基于分段線性Newton插值的灰色預測模型
5.5 基于三次樣條的動態灰色預測模型
5.6 基于三點Gauss插值的正交化預測模型
5.7 基于五點Gauss插值的正交化預測模型
5.8 基于灰色Markov鏈的Gauss-Chebyshev正交化預測模型
5.9 基于二元有理插值的趨勢預測模型
5.1 0本章小結
參考文獻

第6章 基于半參數分析的統計推斷模型
6.1 引論
6.2 建模知識準備
6.3 基于補償最小二乘法的半參數統計推斷模型
6.4 基于滑動平均估計的半參數統計推斷模型
6.5 基于殘差分布測度修正的半參數統計推斷模型
6.6 基于區間可變權重的半參數統計推斷模型
6.7 基于懲罰最小二乘法的半參數統計推斷模型
6.8 本章小結
參考文獻

第7章 基于智能優化方法的自適應推演模型
7.1 引論
7.2 建模知識準備
7.3 基于自適應遺傳算法的ARMA推演模型
7.4 含有壓縮因子的自適應灰色粒子群優化推演模型
7.5 基于極值擾動和自適應調整系數的灰色粒子群優化推演模型
7.6 本章小結
參考文獻

第8章 總結與展望
8.1 本書總結
8.2 未來展望

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