基于改进神经网络的电网规划项目综合评价研究

基于改进神经网络的电网规划项目综合评价研究

论文摘要

电网规划项目是电网规划建设的重要部分,要求对电网规划项目进行综合评价分析。本论文在分析了电网规划项目的研究背景和文献资料的基础上,通过对电网规划项目各方面影响因素的分析,构建了电网规划项目综合评价指标体系,运用层次分析和熵值法确定了电网规划项目指标权重,建立了基于改进神经网络评价方法的电网规划项目综合评价模型。结合河北南网邯郸地区的实际情况,通过对邯郸地区娄山、均河、孙店、联纺、崇州、大寨六个项目实证评价研究,结合电网规划项目综合评价中的问题提出了相关建议和措施。

论文目录

  • 中文摘要
  • 英文摘要
  • 第一章 引言
  • 1.1 论文的研究背景和意义
  • 1.1.1 论文的研究背景
  • 1.1.2 论文的研究意义
  • 1.2 国内外研究现状
  • 1.3 论文的主要研究内容
  • 第二章 电网规划项目概况及其评价方法
  • 2.1 电网规划项目简介
  • 2.2 电网规划项目综合评价方法综述
  • 2.2.1 电网规划项目综合评价概况
  • 2.2.1.1 电网规划项目综合评价一般方法
  • 2.2.1.2 项目综合评价智能方法应用
  • 2.2.2 目前研究中存在的问题
  • 第三章 电网规划项目综合评价指标体系构建
  • 3.1 评价指标体系的设计原则
  • 3.2 电网规划项目综合评价指标体系框架
  • 3.3 电网规划项目综合评价指标体系分析
  • 3.3.1 经济效益评价指标体系
  • 3.3.1.1 效果收益评价指标
  • 3.3.1.2 财务评价指标
  • 3.3.2 环境效益评价指标体系
  • 3.3.3 社会效益评价指标体系
  • 3.3.4 电网技术性能评价指标体系
  • 3.3.5 风险评价指标体系
  • 3.3.6 电网适应性评价指标体系
  • 第四章 电网规划项目综合评价方法
  • 4.1 评价的数理方法
  • 4.1.1 层次分析法
  • 4.1.2 熵值法
  • 4.1.3 组合赋权法确定权重
  • 4.2 评价指标的无量纲化处理
  • 4.3 神经网络评价方法
  • 4.4 神经网络模型
  • 4.5 神经网络的泛化能力
  • 4.5.1 神经网络的泛化误差及其影响因素
  • 4.5.2 改善神经网络泛化能力的构造方法
  • 4.6 基于遗传算法的自适应神经网络知识获取
  • 4.6.1 遗传算法
  • 4.6.2 遗传算法的实现步骤
  • 4.6.3 基于遗传算法的结构自适应神经网络评价模型
  • 第五章 电网规划项目综合评价实证研究
  • 5.1 河北省南部电网规划现状与发展趋势
  • 5.1.1 河北南网“十五”期间供电量及供电负荷增长情况
  • 5.1.2 河北南部电网“十一五”期间电网建设规划
  • 5.2 确定评价指标权重
  • 5.2.1 综合权重确定电网规划项目评价指标权重
  • 5.2.2 实例分析
  • 5.2.3 权重的计算
  • 5.3 遗传神经网络电网规划项目综合评价
  • 5.3.1 遗传算法神经网络算法
  • 5.3.2 遗传算法神经网络算法实例应用
  • 5.4 综合评价结果分析
  • 第六章 电网规划项目发展及综合评价建议
  • 6.1 电网规划项目发展概述
  • 6.2 对电网规划项目综合评价的建议
  • 第七章 结束语
  • 参考文献
  • 致谢
  • 附录
  • 在学期间发表的学术论文和参加科研情况
  • 相关论文文献

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