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智能預測方法及其在能源領域的應用

  • 作者：李明偉//洪維強//耿敬//耿賀松|責編:張志雯//丁月華
  • 出版社：哈爾濱工程大學
  • ISBN：9787566121509
  • 出版日期：2019/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：154
人民幣：RMB 45 元      售價：元
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內容大鋼
    本書在總結能源預測領域研究成果基礎上，首先介紹了過去幾十年中應用於電負荷預測的不同技術，其中包括ARIMA、SARIMA、HW、SHW、GRNN、BPNN、SVR模型，混沌雲理論及周期性／季節性機制等；然後闡述了經典預測模型及其在能源預測領域的應用情況；最後從基於進化演算法的SVR參數確定方法、基於改進優化演算法的SVR參數確定方法及計入周期／季節機制的進化SVR預測模型三個方面，系統論述了將SVR、進化演算法、雲理論、周期／季節機制融合應用於能源預報的建模方法及改進效果。
    本書可供預測方法、數理統計及能源預測的研究人員閱讀，也可供大專院校數學、電腦、能源開發等專業教師、研究生、高年級學生參考。
作者介紹
李明偉//洪維強//耿敬//耿賀松|責編:張志雯//丁月華
目錄
第1章  概述
  1.1  傳統預測方法在能源預測領域的應用
  1.2  人工智慧方法在能源預測領域的應用
  1.3  SVR模型在能源預測領域的應用
  1.4  提高SVR模型預測精度的主要途徑
  參考文獻
第2章  預測模型及其在能源領域的應用
  2.1  幾類經典預測模型
  2.2  支持向量機回歸模型
  2.3  實例數據集和預測對比統計檢驗
  2.4  對比模型建模及預測結果
  參考文獻
第3章  基於進化演算法的SVR參數確定方法
  3.1  基於GA的SVR參數確定
  3.2  基於SA的SVR參數確定
  3.3  基於GA-SA的SVR參數確定
  3.4  基於PSO的參數確定
  3.5  基於CACO的參數確定
  3.6  基於ARC的參數確定
  3.7  基於IA的參數確定
  參考文獻
第4章  基於改進優化演算法的SVR參數確定方法
  4.1  混沌序列和雲模型簡介
  4.2  CGA及其在參數確定中的應用
  4.3  CSA及其在參數確定中的應用
  4.4  CCSA及其在參數確定中的應用
  4.5  CGASA及其在參數確定中的應用
  4.6  CPSOO及其在參數確定中的應用
  4.7  CAS及其在參數確定中的應用
  4.8  CABC及其在參數確定中的應用
  4.9  CIA及其在參數確定中的應用
  參考文獻
第5章  計入周期／季節機制的進化SVR預測模型
  5.1  組合機制
  5.2  ARIMA模型和HW模型
  5.3  融合周期性／季節性機制改進進化SVR模型
  參考文獻

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