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內容簡介

　　隨著電力系統(tǒng)運營環(huán)境的日趨復雜、中國經濟新常態(tài)下電力體制改革的不斷深化和競爭性電力交易市場的逐步構建與完善，電力負荷的準確預測在提升電力系統(tǒng)運營管理水平和提高電力企業(yè)經濟效益等方面扮演著特別重要的角色，并已成為管理科學在電力系統(tǒng)運營與管理中的重要研究課題?！痘谟嬎阒悄芗夹g的電力負荷預測理論及應用》綜合運用多種計算智能技術，提出了基于計算智能的電力負荷預測理論框架；并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系列研究；同時，結合電力負荷預測研究中短期負荷預測、區(qū)間型負荷預測等典型預測問題進行了應用研究。此外，結合《基于計算智能技術的電力負荷預測理論及應用》在基于計算智能的負荷預測理論框架，特別是在特征選擇、參數(shù)優(yōu)化、模型選擇等具體技術問題上的研究成果，設計了負荷預測支持系統(tǒng)，為決策者提供決策工具。

作者簡介

　　胡忠義，男，1987年生，山東泰安人，管理學博士。2009年獲哈爾濱工業(yè)大學管理學學士學位，2012和2015年分別獲華中科技大學管理學碩士和博士學位。2015年7月到武漢大學信息管理學院工作，并在武漢大學管理科學與工程博后流動站從事博士后研究。曾獲湖北省很好碩士學位論文、華中科技大學很好畢業(yè)研究生、國家獎學金等榮譽與獎勵。曾主持華中科技大學很好博士學位論文基金，參與國家自然科學基金項目、教育部人文社會科學研究項目、教育部-IBM專業(yè)改革綜合項目、華中科技大學研究生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)基金等多項科研項目。目前，已在靠前外重要期刊和會議上發(fā)表論文20余篇，其中被SCI/SSCI數(shù)據(jù)庫收錄10余篇。

圖書目錄

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