随着电力系统运营环境的日趋复杂、中国经济新常态下电力体制改革的不断深化和竞争性电力交易市场的逐步构建与完善，电力负荷的准确预测在提升电力系统运营管理水平和提高电力企业经济效益等方面扮演着特别重要的角色，并已成为管理科学在电力系统运营与管理中的重要研究课题。
胡忠义著的《基于计算智能技术的电力负荷预测理论及应用》综合运用多种计算智能技术，提出了基于计算智能的电力负荷预测理论框架；并在此框架下围绕建模过程中的多个关键技术问题开展了一系列研究；同时，结合电力负荷预测研究中短期负荷预测、区间型负荷预测等典型预测问题进行了应用研究。此外，结合本书在基于计算智能的负荷预测理论框架，特别是在特征选择、参数优化、模型选择等具体技术问题上的研究成果，设计了负荷预测支持系统，为决策者提供决策工具。

胡忠义，男，管理学博士，讲师，博士后。2009年获哈尔滨工业大学管理学学士学位，2012年、2015年分别获华中科技大学管理学硕士和博士学位。2015年7月到武汉大学信息管理学院工作，并在武汉大学管理科学与工程博后流动站从事博士后研究；2016年底受澳大利亚纽卡斯尔大学资助赴该校开展短期合作与交流；2017—2018年赴澳大利亚悉尼大学商学院开展为期一年的博士后研究与交流。正在主持国家自然科学基金青年基金项目、中国博士后科学基金资助项目、武汉大学自主科研项目，参与了国家自科基金重大研究计划重点课题、国家自科基金面上项目、教育部人文社会科学研究项目等多项科研项目。主要研究方向为计算智能、电力负荷分析与预测、商务数据挖掘等。目前，已在国内外重要期刊和会议上发表学术论文40余篇，近半数被SCI／SSCI数据库收录。

第1章 绪论
1.1 研究背景、目的与意义
1.2 研究现状
1.3 本书结构与主要内容
第2章 基于计算智能的电力负荷预测理论框架与方法
2.1 引言
2.2 基于计算智能的电力负荷预测理论框架(CILF)
2.3 人工神经网络
2.4 支持向量机
2.5 粒子群优化算法
2.6 文化基因算法
2.7 本章小结
第3章 基于MA的电力负荷预测模型参数优化
3.1 引言
3.2 支持向量机参数简述
3.3 基于MA算法的sVR参数优化
3.4 实验设置
3.5 实验结果与分析
3.6 本章小结
第4章 基于混合特征选择技术的负荷预测模型
4.1 引言
4.2 混合Filter-Wrapper特征选择算法的构建过程
4.3 实验设计
4.4 实验结果与分析
4.5 本章小结
第5章 基于MA算法的特征选择技术及区间型负荷预测
模型
5.1 引言
5.2 问题描述与分析
5.3 MSVR-MA预测模型的构建
5.4 实验设计
5.5 实验结果与分析
5.6 本章小结
第6章 基于混合变量MA的电力负荷预测模型选择研究
6.1 引言
6.2 问题描述
6.3 基于MA算法的广义模型选择
6.4 实验设计
6.5 实验结果与分析
6.6 本章小结
第7章 电力负荷预测支持系统
7.1 引言
7.2 系统需求分析
7.3 系统结构设计
7.4 系统逻辑流程
7.5 本章小结
第8章 总结与展望
8.1 全书总结
8.2 研究展望
参考文献
附录A 区间数运算法则
附录B 区间数的描述性统计
附录C 区间多层感知器
附录D 指数平滑与区间型Holt模型