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基于群智能优化算法的预测理论与方法的研究及应用


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基于群智能优化算法的预测理论与方法的研究及应用
  • 书号：9787030680747
    作者：王建州等
  • 外文书名：
  • 装帧：平装
    开本：B5
  • 页数：201
    字数：260000
    语种：zh-Hans
  • 出版社：科学出版社
    出版时间：2021-06-01
  • 所属分类：
  • 定价： ￥128.00元
    售价： ￥101.12元
  • 图书介质:
    纸质书

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利用时间序列预测技术对数据进行统计分析，可以推测事物发展的未来趋势。然而传统的时间序列预测技术模型构建简单，对于数据包含的信息挖掘与剖析不够深入。因此，采用基于群智能优化算法的预测理论解决时间序列分析与预测问题，是近年来的研究热点之一。本书阐述了基于群智能优化算法的预测理论和方法的研究与应用问题，主要包括数据预处理技术、预测技术和优化技术。同时，本书结合多个案例介绍了不同模型在时间序列方面的应用，以及全面详细的算法对比结果分析。本书是一本良好的时间序列分析与预测研究工具书，融入了作者对时间序列分析与预测技术的创新和贡献。
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    第1章 绪论 1
    第一篇 数据预处理技术
    第2章 基于EMD的预处理技术 9
    2.1 EMD 9
    2.2 EEMD 11
    2.3 CEEMD 14
    2.4 CEEMDAN 15
    2.5 VMD 17
    第3章 基于SSA的预处理技术 20
    3.1 概述 20
    3.2 SSA的基本策略 20
    3.3 SSA伪代码 21
    第4章 基于WT的预处理技术 24
    4.1 概述 24
    4.2 WT的基本思想 24
    4.3 常见的小波 25
    4.4 WT的优缺点 26
    4.5 WT伪代码 27
    第二篇 预测技术
    第5章 统计模型 31
    5.1 指数平滑模型 31
    5.2 ARIMA模型 32
    5.3 SVM模型 33
    第6章 神经网络模型 37
    6.1 BPNN 37
    6.2 ENN 38
    6.3 ELM 41
    6.4 WNN 44
    6.5 GRNN 48
    第7章 灰色模型 51
    7.1 概述 51
    7.2 GM（1，1）模型 52
    7.3 GM（1，N）模型 55
    第8章 FTS模型 58
    8.1 概述 58
    8.2 区间划分方法 58
    8.3 FTS的基础理论 61
    第三篇 优化技术
    第9章 单目标优化算法 65
    9.1 BA 65
    9.2 FA 72
    9.3 CS算法 80
    9.4 MFO算法 89
    第10章 多目标优化算法 93
    10.1 MOPSO算法 93
    10.2 MOGA 98
    10.3 MOGWO 103
    10.4 MOGOA 109
    第四篇 案例应用
    第11章 基于数据分解的混合模型的研究及在电力负荷预测中的应用 117
    11.1 概述 117
    11.2 方法 117
    11.3 混合模型的提出 121
    11.4 实验 124
    11.5 小结 134
    第12章 基于群智能优化算法和人工智能模型的混合模型的研究及在风速预测与风能评估中的应用 136
    12.1 概述 136
    12.2 模型构建 136
    12.3 实验 140
    12.4 模型的预测准确性讨论 151
    12.5 小结 153
    第13章 基于分解与集成策略和FTS的混合风速预测系统 154
    13.1 概述 154
    13.2 方法 154
    13.3 数据描述和设置 156
    13.4 分析和讨论 159
    13.5 参数的敏感性分析 167
    13.6 1小时间隔的进一步实验 169
    13.7 小结 170
    第14章 基于多目标优化的多步前向电力负荷预测组合模型的研究与应用 172
    14.1 概述 172
    14.2 方法 172
    14.3 实验和分析 175
    14.4 讨论 180
    14.5 小结 186
    参考文献 188
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