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基于EEMD的短期风速预测研究
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基于EEMD的短期风速预测研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第12-17页
　　　　1.1 课题研究的背景和意义第12-13页
　　　　1.2 国内外相关技术研究现状第13-15页
　　　　　　　　1.2.1 风速预测研究现状第13-14页
　　　　　　　　1.2.2 经验模态分解研究现状第14-15页
　　　　1.3 本文研究的主要内容第15-16页
　　　　1.4 本文的组织结构第16-17页
第二章 相关技术介绍第17-35页
　　　　2.1 时间序列概述第17-18页
　　　　2.2 经典时间序列分析方法第18-24页
　　　　　　　　2.2.1 经典时间序列理论第18-20页
　　　　　　　　2.2.2 经典时间序列模型第20-21页
　　　　　　　　2.2.3 ARMA建模方法第21-24页
　　　　2.3 人工神经网络分析方法第24-30页
　　　　　　　　2.3.1 人工神经网络理论第24-26页
　　　　　　　　2.3.2 BP神经网络模型第26-29页
　　　　　　　　2.3.3 BP神经网络建模步骤第29-30页
　　　　2.4 经验模态分解理论第30-33页
　　　　　　　　2.4.1 经验模态分解的优点第30页
　　　　　　　　2.4.2 经验模态分解原理(EMD)第30-32页
　　　　　　　　2.4.3 集成经验模态分解(EEMD)第32-33页
　　　　2.5 基于EEMD的风速预测方法第33-34页
　　　　2.6 本章小结第34-35页
第三章 EEMD-KF-ARMA模型在风速预测上的应用第35-53页
　　　　3.1 问题描述第35页
　　　　3.2 状态空间模型第35-37页
　　　　　　　　3.2.1 状态空间的基本概念第35-36页
　　　　　　　　3.2.2 状态空间动态方程第36-37页
　　　　3.3 卡尔曼滤波基本思想第37-40页
　　　　　　　　3.3.1 基础卡尔曼基本原理第37-39页
　　　　　　　　3.3.2 扩展卡尔曼基本原理第39-40页
　　　　3.4 ARMA模型与状态空间转换关系第40-43页
　　　　　　　　3.4.1 状态空间到ARMA之间转换第41页
　　　　　　　　3.4.2 ARMA模型到状态空间的转换第41-43页
　　　　3.5 实例分析第41-52页
　　　　　　　　3.5.1 短期风速预测的ARMA模型第43-47页
　　　　　　　　3.5.2 短期风速预测的KF-ARMA模型第47-50页
　　　　　　　　3.5.3 短期风速预测的EEMD-KF-ARMA模型第50-52页
　　　　3.6 本章小结第52-53页
第四章 EEMD-LSTM在风速预测上的应用第53-61页
　　　　4.1 问题描述第53页
　　　　4.2 LSTM模型概述第51-54页
　　　　4.3 基于EEMD的改进LSTM第54-55页
　　　　4.4 实例分析第55-60页
　　　　　　　　4.4.1 短期风速预测的BP模型第55-57页
　　　　　　　　4.4.2 短期风速预测的LSTM模型第57-58页
　　　　　　　　4.4.3 短期风速预测的EEMD-LSTM模型第58-60页
　　　　4.5 本章小结第60-61页
第五章 EEMD-LSTM优化模型在风速预测上的应用第61-67页
　　　　5.1 问题描述第61页
　　　　5.2 重要分量定义第61页
　　　　5.3 分量简单平均法第61-62页
　　　　　　　　5.3.1 简单平均法概述第61-62页
　　　　　　　　5.3.2 重要分量简单平均法第62页
　　　　5.4 实例分析第62-66页
　　　　　　　　5.4.1 EEMD-BP上的改进效果分析第62-64页
　　　　　　　　5.4.2 EEMD-LSTM上的改进效果分析第64-66页
　　　　5.5 本章小结第66-67页
总结与展望第67-68页
参考文献第68-72页
攻读硕士期间发表的论文和专利第72-74页
致谢第74页

本篇论文共74页，点击这进入下载页面。
 
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