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智能預測方法及其在能源領域的應用 版權信息
- ISBN：9787566121509
- 條形碼：9787566121509 ; 978-7-5661-2150-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
智能預測方法及其在能源領域的應用 內容簡介
本書從基于進化算法的SVR參數確定方法、基于改進優化算法的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、進化算法、云理論、周期機制及季節機制融合應用于能源預報的建模方法及改進效果。
智能預測方法及其在能源領域的應用 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 人工智能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 基于進化算法的SVR參數確定方法
3．1 基于GA的SVR參數確定
3．2 基于SA的SVR參數確定
3．3 基于GA-SA的SVR參數確定
3．4 基于PSO的參數確定
3．5 基于CACO的參數確定
3．6 基于ARC的參數確定
3．7 基于IA的參數確定
參考文獻
第4章 基于改進優化算法的SVR參數確定方法
4．1 混沌序列和云模型簡介
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
1．1 傳統預測方法在能源預測領域的應用
1．2 人工智能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 基于進化算法的SVR參數確定方法
3．1 基于GA的SVR參數確定
3．2 基于SA的SVR參數確定
3．3 基于GA-SA的SVR參數確定
3．4 基于PSO的參數確定
3．5 基于CACO的參數確定
3．6 基于ARC的參數確定
3．7 基于IA的參數確定
參考文獻
第4章 基于改進優化算法的SVR參數確定方法
4．1 混沌序列和云模型簡介
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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