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人工智能與電力現(xiàn)貨市場(chǎng)預(yù)測(cè)

人工智能與電力現(xiàn)貨市場(chǎng)預(yù)測(cè)

定 價(jià):¥98.00

作 者: 楊光 著
出版社: 化學(xué)工業(yè)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

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ISBN: 9787122477484 出版時(shí)間: 2025-06-01 包裝: 平裝
開(kāi)本: 16開(kāi) 頁(yè)數(shù): 字?jǐn)?shù):  

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暫缺《人工智能與電力現(xiàn)貨市場(chǎng)預(yù)測(cè)》簡(jiǎn)介

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圖書(shū)目錄

第一章 計(jì)算機(jī)技術(shù)在電力現(xiàn)貨市場(chǎng)中的應(yīng)用背景 1
第一節(jié) 電力現(xiàn)貨市場(chǎng)的概述 1
一、電力現(xiàn)貨市場(chǎng)的定義 1
二、電力現(xiàn)貨市場(chǎng)的特點(diǎn) 3
三、電力現(xiàn)貨市場(chǎng)的現(xiàn)狀 5
四、電力現(xiàn)貨市場(chǎng)的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì) 8
第二節(jié) 計(jì)算機(jī)技術(shù)的基本概述 10
一、計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展歷程 10
二、計(jì)算機(jī)技術(shù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域 13
三、計(jì)算機(jī)技術(shù)在能源領(lǐng)域的應(yīng)用 15
四、計(jì)算機(jī)技術(shù)在電力市場(chǎng)中的優(yōu)勢(shì) 17
第三節(jié) 電力現(xiàn)貨市場(chǎng)預(yù)測(cè)的理論基礎(chǔ) 20
一、電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的基本理論 20
二、電力價(jià)格預(yù)測(cè)的基本理論 22
三、預(yù)測(cè)模型與方法簡(jiǎn)介 24
四、現(xiàn)有預(yù)測(cè)方法的比較 27
第四節(jié) 計(jì)算機(jī)技術(shù)與電力市場(chǎng)預(yù)測(cè)的結(jié)合 29
一、大數(shù)據(jù)在電力市場(chǎng)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用 29
二、云計(jì)算在電力市場(chǎng)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用 31
三、人工智能在電力市場(chǎng)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用 33
第二章 電力現(xiàn)貨市場(chǎng)的負(fù)荷預(yù)測(cè) 36
第一節(jié) 負(fù)荷預(yù)測(cè)的基本方法 36
一、負(fù)荷預(yù)測(cè)的重要性 36
二、負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的選擇 38
三、負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn) 40
第二節(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí)在負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用 42
一、機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念 42
二、機(jī)器學(xué)習(xí)算法介紹 44
三、機(jī)器學(xué)習(xí)在負(fù)荷預(yù)測(cè)中的流程 46
四、負(fù)荷預(yù)測(cè)中的機(jī)器學(xué)習(xí)模型比較 48
第三節(jié) 深度學(xué)習(xí)在負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用 49
一、深度學(xué)習(xí)的原理與應(yīng)用 49
二、深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)介紹 51
三、深度學(xué)習(xí)在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中的實(shí)踐 54
四、深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化方法 56
第三章 電力現(xiàn)貨市場(chǎng)的價(jià)格預(yù)測(cè) 59
第一節(jié) 價(jià)格預(yù)測(cè)的理論基礎(chǔ) 59
一、電力市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)的原因 59
二、價(jià)格預(yù)測(cè)模型的選擇 61
三、價(jià)格預(yù)測(cè)模型的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn) 63
四、電力價(jià)格預(yù)測(cè)的重要性 64
第二節(jié) 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在價(jià)格預(yù)測(cè)中的應(yīng)用 66
一、時(shí)間序列分析法和回歸分析方法 66
二、線(xiàn)性回歸模型 69
三、VAR模型和VECM模型 70
四、統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的優(yōu)勢(shì)和局限性 72
第三節(jié) 計(jì)算智能方法在價(jià)格預(yù)測(cè)中的應(yīng)用 74
一、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 74
二、遺傳算法和粒子群優(yōu)化算法 77
三、支持向量機(jī)算法 79
四、計(jì)算智能方法的應(yīng)用效果 80
第四章 電力現(xiàn)貨市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè) 83
第一節(jié) 電力市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的種類(lèi) 83
一、市場(chǎng)價(jià)格風(fēng)險(xiǎn) 83
二、電力負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn) 85
三、政策風(fēng)險(xiǎn) 87
四、自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn) 89
第二節(jié) 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的常用方法 92
一、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的基本流程 92
二、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的定性方法 94
三、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的定量方法 96
四、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的選擇 98
第三節(jié) 計(jì)算機(jī)技術(shù)在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用 100
一、大數(shù)據(jù)在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的作用 100
二、機(jī)器學(xué)習(xí)在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用 103
三、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的優(yōu)化 105
四、計(jì)算機(jī)技術(shù)在風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)中的優(yōu)勢(shì) 107
第四節(jié) 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的分析 109
一、基于計(jì)算機(jī)技術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè) 109
二、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型的效果對(duì)比 111
三、提升風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)精度的建議 113
四、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的未來(lái)發(fā)展方向 115
第五章 電力現(xiàn)貨市場(chǎng)預(yù)測(cè)的發(fā)展前景 118
第一節(jié) 電力現(xiàn)貨市場(chǎng)預(yù)測(cè)的未來(lái)趨勢(shì) 118
一、新能源對(duì)市場(chǎng)預(yù)測(cè)的影響 118
二、市場(chǎng)預(yù)測(cè)技術(shù)的前沿發(fā)展 120
三、預(yù)測(cè)模型的創(chuàng)新與優(yōu)化 122
第二節(jié) 人工智能在電力現(xiàn)貨市場(chǎng)預(yù)測(cè)中的發(fā)展 124
一、人工智能的最新進(jìn)展 124
二、人工智能在市場(chǎng)預(yù)測(cè)中的深度應(yīng)用 126
三、人工智能預(yù)測(cè)模型的優(yōu)勢(shì) 128
四、人工智能的未來(lái)前景 130
第三節(jié) 計(jì)算機(jī)技術(shù)與電力市場(chǎng)的深度融合 132
一、邊緣計(jì)算技術(shù)在電力市場(chǎng)中的應(yīng)用 132
二、區(qū)塊鏈在電力市場(chǎng)中的應(yīng)用 134
三、物聯(lián)網(wǎng)在電力市場(chǎng)中的應(yīng)用 138
四、綜合技術(shù)對(duì)電力市場(chǎng)預(yù)測(cè)的影響 140
第四節(jié) 電力現(xiàn)貨市場(chǎng)預(yù)測(cè)的實(shí)踐挑戰(zhàn) 143
一、預(yù)測(cè)精度的提升難點(diǎn) 143
二、數(shù)據(jù)獲取與處理的難點(diǎn) 146
三、模型泛化能力的問(wèn)題 149
四、實(shí)際應(yīng)用中的其他挑戰(zhàn) 151
結(jié)語(yǔ) 155
參考文獻(xiàn) 156

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