1. 毕业设计（论文）主要内容：
研究如何将数据挖掘技术应用于电力系统负荷的短期预测。
分析电力系统负荷的特点及影响因素；使用数据挖掘技术合理搭建预测模型并用MATLAB软件仿真预测。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
分析电力系统负荷数据的特点和影响短期负荷的主要因素；对负荷数据进行预处理，剔除有误数据；选取数据挖掘技术如神经网络、SVM等方法建立预测模型，对提出的模型进行MATLAB仿真；误差分析，对比不同模型的仿真预测结果，得出最有效的预测模型。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
3月2日~3月20日：明确毕业设计内容及任务，查阅相关资料，完成开题报告；3月21日~3月31日：参考文献，了解分析电力系统负荷的特点及其影响因素，找到以进行预测的实际运行的电力系统负荷数据；4月1日~4月10日：研究数据挖掘技术中的神经网络、SVM等方法，分析各方法特征和优点，并使用MATLAB仿真,成阶段性报告；4月11日~4月20日：对负荷数据预处理，选取数据挖掘的方法建立预测模型,成阶段性报告；4月21日~4月30日：使用MATLAB软件对提出的模型进行仿真，得出预测仿真结果,成阶段性报告；5月1日~5月14日：误差分析，对比各预测模型仿真结果，找到最有效的预测模型； 5月15日~5月31日：撰写毕业设计论文；6月1日~6月12日：检查修改毕业设计论文；6月12日：毕业设计的答辩。
4. 主要参考文献
[1]Ahybrid application algorithm based on the support vector machine and artificialintelligence: An example of electric load forecasting.Applied MathematicalModelling 39 (2015) 2617–2632.
[2]Datamining:concepts,models,methods,and algorithms.Mehmed Kantardzic.
[3]Toward Estimating Autonomous Neural Network-BasedElectric Load Forecasters.IEEE transactions on power systems, vol.22, No.4,november 2007.以上是毕业论文任务书，课题毕业论文、开题报告、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
