第一章 绪论 1
第一节 负荷预测引论 1
第二节 现代时间序列分析与负荷预测 2
第三节 预测相关概念导引 3
第四节 一些预备知识 4
参考文献 8
第二章 负荷预测的一般方法 9
第一节 基于回归模型的负荷预测方法 9
第二节 基于ARMA模型的负荷预测方法 12
第三节 基于灰色系统理论的负荷预测方法 20
第四节 基于神经网络的预测方法 23
第五节 基于混沌理论的预测方法 26
第六节 基于小波分析的负荷预测方法 28
第七节 基于支持向量机的负荷预测模型 31
第八节 其他负荷预测方法 33
第九节 负荷预测的一些专题 37
第十节 算例 41
附录 44
参考文献 46
第三章 ARCH族负荷预测模型 51
第一节 负荷波动性建模 51
第二节 ARCH模型与GARCH模型 51
第三节 模型的参数估计 56
第四节 负荷时间序列ARCH效应的检验方法 57
第五节 ARCH/GARCH模型的再思考 58
第六节 ARCH族模型的条件分布 59
第七节 一元GARCH模型的拓展 63
第八节 多元GARCH模型 71
第九节 其他拓展 74
第十节 信息冲击曲线（NIC）专题 76
第十一节 动态视角的负荷波动性研究 81
第十二节 算例 81
附录 86
参考文献 91
第四章 SV族负荷预测模型 97
第一节 SV模型导引 97
第二节 SV模型的拓展 100
第三节 SV模型的参数估计方法 107
第四节 算例 113
附录 116
参考文献 118
第五章 高阶矩负荷预测模型 122
第一节 自回归条件密度模型 122
第二节 自回归条件偏度模型 125
第三节 自回归条件方差偏度峰度模型 128
第四节 GARCHS和GARCHSK的一些拓展 130
第五节 高阶矩模型小结 131
第六节 算例 131
附录 135
参考文献 137
第六章 其他非线性负荷预测模型 139
第一节 门限自回归模型 139
第二节 STAR模型 142
第三节 马尔可夫转换模型 148
第四节 双线性模型 149
第五节 时变参数模型 150
第六节 非线性负荷预测模型小结 150
第七节 算例 150
参考文献 153
第七章 多元负荷时间序列建模 155
第一节 负荷预测领域之多元时间序列分析引论 155
第二节 向量自回归模型 155
第三节 VAR的结构性分析 157
第四节 VAR的衍生模型 162
第五节 余论 165
第六节 算例 165
参考文献 167
第八章 协整理论以及在负荷预测中的应用 169
第一节 协整理论 169
第二节 VEC模型 172
第三节 协整向量的检验和估计 173
第四节 经典协整理论小结 176
第五节 分数维协整 177
第六节 门限协整 178
第七节 变结构协整 179
第八节 协整理论的其他衍生 180
第九节 算例 180
参考文献 184
第九章 Copula与多元负荷时间序列 187
第一节 相关性问题引论 187
第二节 相关性的度量问题探微 187
第三节 Copula理论 190
第四节 典型Copula 193
第五节 Copula的参数估计方法 200
第六节 Copula的选择 202
第七节 余论 202
第八节 算例 203
附录 205
参考文献 207
第十章 模型预测及评价 209
第一节 动态与静态预测 209
第二节 预测效果评价 210
第三节 预测评价述评 214
第四节 算例 215
第五节 负荷预测的标准化问题 217
附录 219
参考文献 224
符号说明 226
参数估计索引 227
后记 228