基于改进支持向量机的风电场短期出力预测研究



基于改进支持向量机的风电场短期出力预测研究

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基于改进支持向量机的风电场短期出力预测研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-7页
目录	第7-10页
Contents	第10-13页
第一章绪论	第13-20页
· 课题背景及意义	第13页
· 国内外研究现状	第13-18页
· 国外研究现状	第13-14页
· 国内研究现状	第14-18页
· 本文主要工作	第18-19页
· 本文的研究目标	第18-19页
· 本文的研究内容	第19页
· 本文拟解决的关键问题	第19页
· 本章小结	第19-20页
第二章支持向量机	第20-33页
· 机器学习问题	第20页
· 统计学习理论	第20-23页
· VC维	第21页
· 推广性的界	第21-22页
· 结构风险最小化	第22-23页
· 支持向量机原理	第23-27页
· 最优分类面	第24-25页
· 线性可分支持向量机	第25-26页
· 线性不可分支持向量机	第26页
· 非线性支持向量机	第26-27页
· 核函数	第27-31页
· 核函数的定义	第28-29页
· 核函数的判定	第29-30页
· 核函数的选择	第30-31页
· 本章小结	第31-33页
第三章支持向量机回归问题	第33-42页
· 支持向量机回归的原理	第33-35页
· 支持向量机回归的学习算法	第35-39页
· 回归问题学习算法的发展	第36页
· 最小优化算法	第36-39页
· 支持向量机回归模型参数的选取	第39-40页
· 核函数及其参数的选取	第39页
· 损失函数的选取	第39-40页
· 支持向量机回归建模	第40-41页
· 常用的支持向量机回归建模方式	第40页
· 在线建模	第40-41页
· 本章小结	第41-42页
第四章风速预测	第42-53页
· LS-SVMlab工具箱简介	第42页
· 风速模型	第42-44页
· 支持向量机法预测风速	第44-46页
· 数据样本的选择与处理	第44页
· 参数选取	第44页
· 模型训练	第44-45页
· 函数的调用	第45页
· 预测结果分析	第45-46页
· 最小二乘支持向量机法预测风速	第46-52页
· 最小二乘支持向量机理论	第46-47页
· 数据样本的选择与处理	第47-48页
· 正则参数γ的选取	第48-49页
· 核函数参数σ~2的选取	第49-51页
· 模型训练与程序编译	第51页
· 与标准支持向量机法预测效果对比	第51-52页
· 本章小结	第52-53页
第五章风电场出力预测的建模与仿真	第53-67页
· 风力发电机功率模型	第53-57页
· 风机从风中获得的能量	第53-55页
· 风速分布	第55-57页
· 能量分布	第57页
· 支持向量机法预测风电场出力	第57-58页
· 风电场出力与风速的关系	第57-58页
· 风电场出力短期预测	第58页
· 最小二乘支持向量机法预测风电场出力	第58-65页
· 探究风电场出力与风速的关系	第58-59页
· 正则化参数对预测结果的影响	第59-61页
· 核函数参数σ~2对预测结果的影响	第61-63页
· 风电场出力短期预测	第63-65页
· 本章小结	第65-67页
结论	第67-69页
参考文献	第69-72页
攻读学位期间发表的论文	第72-74页
致谢	第74 页

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