【摘要】： 電力工業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)支撐產(chǎn)業(yè),電力供應(yīng)能否滿足日益增長(zhǎng)的國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人民生活水平提高的需要,是關(guān)系到國(guó)計(jì)民生的重要問(wèn)題。高質(zhì)量的、準(zhǔn)確的電量需求預(yù)測(cè)和供應(yīng)規(guī)劃,是電力工業(yè)與國(guó)民經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的前提。本文的主要研究?jī)?nèi)容及成果包括以下幾個(gè)方面: 首先在分析天津市社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的基礎(chǔ)上,闡述了天津市電力供需狀況、電網(wǎng)及電源概況、電網(wǎng)裝備水平以及存在的問(wèn)題。并運(yùn)用支持向量機(jī)理論對(duì)天津市短期(半年)的電力需求狀況進(jìn)行了預(yù)測(cè)研究。 對(duì)中長(zhǎng)期(四年)的用電需求分別采用了四種方法進(jìn)行預(yù)測(cè):首次采用隨機(jī)梯度回歸方法對(duì)居民用電量進(jìn)行預(yù)測(cè);并首次采用多元自適應(yīng)樣條方法對(duì)第三產(chǎn)業(yè)用電量進(jìn)行預(yù)測(cè);采用模糊人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)第一產(chǎn)業(yè)的用電量進(jìn)行預(yù)測(cè),采用逐步回歸法對(duì)第二產(chǎn)業(yè)用電量進(jìn)行預(yù)測(cè),最后得到了天津市中長(zhǎng)期用電總量的科學(xué)預(yù)測(cè)。 本文還針對(duì)供電企業(yè)目前在資產(chǎn)管理方面存在的諸多問(wèn)題,首次重新定義了供電企業(yè)資產(chǎn)最小統(tǒng)計(jì)單位,并引入二級(jí)模糊綜合評(píng)判和多目標(biāo)決策法等科學(xué)的投資決策方法來(lái)改善目前供電企業(yè)的資產(chǎn)投資管理,在研究和分析供電分公司業(yè)務(wù)及生產(chǎn)特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,采用4GL語(yǔ)言與面向?qū)ο蠹夹g(shù)結(jié)合,開(kāi)發(fā)出了供電企業(yè)資產(chǎn)管理信息系統(tǒng)。 最后從電力行業(yè)的發(fā)展環(huán)境分析入手,闡述了國(guó)內(nèi)電力行業(yè)的宏觀發(fā)展現(xiàn)狀,并對(duì)天津市電力行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行了分析,在此基礎(chǔ)上,提出了天津電力公司的“十一五”發(fā)展策略。
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號(hào)】：F426.61;F224
【圖文】：

算法的其他條件均不變。由于最終的判別函數(shù)中實(shí)際只包含與支持向量的內(nèi)積以及求和，因此識(shí)別時(shí)的計(jì)算復(fù)雜度取決于支持向量的個(gè)數(shù)。支持向量機(jī)求得的決策函數(shù)形式上類似于一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其輸出是若干中間層節(jié)點(diǎn)的線性組合，而每一個(gè)中間層節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)于輸入樣本與一個(gè)支持向量的內(nèi)積，因此也被稱作是支持向量網(wǎng)絡(luò)。在式(2-11)中，滿足 Mercer 條件的內(nèi)積函數(shù) 稱為核函數(shù)。下面給出一個(gè)具體的核函數(shù)的例子:(Kxxi,)如圖 2-2（a）所示，數(shù)據(jù)樣本2xRi∈( )i = 1, l，選擇核函數(shù) 為多項(xiàng)式核函數(shù) ，那么目的是尋找一個(gè)滿足如下條件的空間(Kxxi,)( ) ()2,,ijijK xx= xxH 和映射Φ：使映射Φ將數(shù)據(jù)從2R 空間映射到 H 空間，并且滿足( ) =2x yΦ Φ 。滿足 該 條 件 的 空 間( ) x( )yH 和 映 射 Φ 是 很 容 易 找 到 的 ， 當(dāng)3H = R以 及Φ( )(Txxxxx212221=,2,)時(shí)即可滿足以上條件。對(duì)于一個(gè)特定的核函數(shù)，映射和特征空間的選擇并不是唯一的。

功能克服了模糊技術(shù)中的對(duì)專家意見(jiàn)的依賴性和模糊集合的非自適應(yīng)性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所用的樣本是數(shù)值型的點(diǎn)集合，用 表示訓(xùn)練樣本。模糊推理用的是模糊集樣本，用 表示系統(tǒng)的規(guī)則。圖3-1，3-2表示了點(diǎn)集映射與模糊集映射的區(qū)別。(,)iiXY(,)iiAB圖 3-1 點(diǎn)集映射 圖 3-2 模糊集映射模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)(FNNS)通常由模糊控制器和一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成。其中，模糊控制器采用模糊推理規(guī)則，以模仿人在不確定性環(huán)境下的決策行為，但要從- 31 -

差達(dá)到全局最小的過(guò)程，也是預(yù)測(cè)模型的建立過(guò)程。從統(tǒng)計(jì)觀點(diǎn)看，神經(jīng)網(wǎng)模的最終結(jié)果是逼近所描述系統(tǒng)的非線性函數(shù)，并用網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值和閾值示。二、模糊人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的長(zhǎng)處主要表現(xiàn)在知識(shí)的獲取和學(xué)習(xí)能力，而模糊推理的長(zhǎng)處要表現(xiàn)在規(guī)則的推理能力。探討神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊推理系統(tǒng)關(guān)系的目的在于尋經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊推理系統(tǒng)的融合基礎(chǔ)。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是將模糊技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)合的新技術(shù)。它克服了二者的缺點(diǎn)，結(jié)合了二者的優(yōu)點(diǎn)。一方面，它利用模統(tǒng)的解釋推理能力加強(qiáng)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)模型的解釋能力，又利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自功能克服了模糊技術(shù)中的對(duì)專家意見(jiàn)的依賴性和模糊集合的非自適應(yīng)性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所用的樣本是數(shù)值型的點(diǎn)集合，用 表示訓(xùn)練樣本。模糊用的是模糊集樣本，用 表示系統(tǒng)的規(guī)則。圖3-1，3-2表示了點(diǎn)集映模糊集映射的區(qū)別。(,)iiXY(,)iiAB

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本文編號(hào)：2802962