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基于改进遗传算法寻优的SVM风能短期预测

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基于改进遗传算法寻优的SVM风能短期预测
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-17页
  · 课题研究的背景和意义第11-13页
    · 课题研究的背景第11-13页
    · 课题研究的意义第13页
  · 风电场风速和功率预测的研究现状第13-16页
    · 国内外风电场风速预测的研究现状第13-14页
    · 国内外风电场功率预测的研究现状第14-16页
  · 本文的研究内容及章节安排第16-17页
第二章 支持向量机第17-24页
  · 统计学基础第17-18页
  · 支持向量回归机第18-22页
    · 线性支持向量回归机第18-21页
    · 非线性支持向量回归机第21-22页
    · 核函数第22页
  · 支持向量回归机的建模过程第22-23页
  · 本章小结第23-24页
第三章 改进的遗传算法第24-35页
  · 遗传算法第24-28页
    · 遗传算法的主要过程第24-27页
    · 遗传算法的优缺点第27-28页
  · 小生境遗传算法第28-31页
    · 小生境算法第28-29页
    · 小生境遗传算法中L的选取第29-30页
    · 改进的小生境遗传算法第30-31页
  · 小生境免疫遗传算法第31-34页
    · 免疫疫苗第31-32页
    · 小生境免疫遗传算法中疫苗的提取与接种第32-33页
    · 小生境免疫遗传算法中疫苗的自动更新第33-34页
  · 本章小结第34-35页
第四章 预测模型的建立第35-45页
  · 历史数据的预处理第35-38页
    · 多分辨率分析第35-36页
    · 小波基的选择第36-37页
    · dbN小波分解第37-38页
  · 预测模型流程图第38页
  · 程序设计第38-44页
    · 控制参数设置第39页
    · 产生初始抗体第39-40页
    · 计算拟合值第40-41页
    · 计算适应度值第41页
    · 判断第41-42页
    · 小生境免疫遗传寻优运算第42-43页
    · 更新疫苗因子第43-44页
  · 本章小结第44-45页
第五章 算例分析第45-59页
  · 风速算例分析第45-51页
    · 风速数据的初始处理第45-46页
    · 建立风速的短期预测模型第46-51页
  · 功率算例分析第51-58页
    · 风电功率数据的初始处理第52页
    · 建立风电功率短期预测模型第52-58页
  · 本章小结第58-59页
第六章 总结与展望第59-61页
  · 总结第59-60页
  · 展望第60-61页
参考文献第61-64页
致谢第64-65页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第65 页

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