本书全面介绍了信息分析与预测的基本理论、主要技术和主要方法。本书的编写既注重基本理论与方法的说明，也强调实际分析与运用能力的传授；既保持信息分析与预测知识体系的完整性与系统性，也反映了最新的信息分析与预测技术、方法及运用的情况；不仅对各种定性和定量分析预测方法进行了详细介绍，还特别注重定性方法与定量方法的有机结合。本书既可以作为信息管理与信息系统、情报学、企业管理、市场营销等专业学生学习的教材，也
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本书共分8章，首先介绍了电力市场分析预测的概念和电力市场调研。其次，阐述了社会经济分析预测的步骤与内容、主要预测方法。再次，介绍了电力需求预测的分类与特点、电力负荷曲线及其特性指标和预测方法，包括经典预测方法、时间序列预测方法、回归预测方法、投入产出预测方法、灰色预测方法和定性预测方法等。最后，介绍了电力供应分析、电力供需分析及其未来发展趋势等。
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本书针对风电功率预测技术，系统地介绍了风电功率预测技术的常见分类和建模方法，详细阐述了基于时间序列的风电功率预测方法、基于支持向量机的风电功率预测技术、基于神经网络的风电功率预测方法，最后以功率预测系统为例详细说明风电功率预测系统的实现。
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本书系统地介绍了电力系统负荷预测的概念、原理、模型、方法及其应用效果。全书分为4篇：第1篇为总论，分别介绍了负荷预测的基本原理和理念、数学基础及共性预测方法、符合分析、符合预测的多级协调、预测效果的分析与评价；第2篇和核心是系统级中长期负荷预测；第3篇为系统级短期负荷预测；第4篇为母线负荷预测。
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本书首先分析了现有混沌时间序列预测的基本理论与方法，然后给出了两种预测方法：基于最小二乘支持向量机动态选择集成混沌时间序列预测方法和基于变异粒子群联合参数优化多尺度核混沌时间序列预测方法，两种方法都很好地提高了混沌时间序列的预测精度。最后详细介绍了双重K-L变换（Karhunen-LoeveTransform）方法，该方法有效抵抗了对混沌序列的预测，提高了系统的安全性。
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