智能算法在短期风电功率预测中的应用研究



智能算法在短期风电功率预测中的应用研究

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智能算法在短期风电功率预测中的应用研究

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-10页
目录	第10-12页
第1章绪论	第12-21页
· 研究背景及意义	第12-15页
· 研究背景	第12-13页
· 研究的目的和意义	第13-15页
· 风电功率预测研究	第15-18页
· 风电功率预测分类	第15-16页
· 风电功率预测方法分析	第16-18页
· 国内外研究现状	第18-19页
· 国内研究现状	第18页
· 国外研究现状	第18-19页
· 本文主要工作	第19-21页
第2章基于小波分解的BP神经网络在功率预测中的应用	第21-32页
· 引言	第21页
· 神经网络模型	第21-25页
· 人工神经网络模型	第21-22页
· BP神经网络模型	第22-25页
· 小波分析理论	第25-26页
· 小波变换	第25页
· 信号分解与信号重构	第25-26页
· 基于小波-BP神经网络的短期风电功率预测	第26-31页
· 小波-BP预测模型的构建	第26-27页
· 算例分析	第27-31页
· 小结	第31-32页
第3章基于时间序列模型的短期风电功率预测模型	第32-51页
· 引言	第32页
· 时间序列的概念	第32-34页
· 时间序列	第32-33页
· 时间序列的平稳性	第33-34页
· 时间序列的线性模型	第34-40页
· 延迟算子和差分算子	第35页
· 几类线性模型的数学描述	第35-36页
· 线性模型的自相关函数和偏相关函数	第36-40页
· 时间序列预测法的具体步骤	第40-46页
· 判定序列的平稳性	第40页
· 模型识别	第40-42页
· 参数估计	第42-43页
· 模型的检验与修改	第43-44页
· 建立预测模型	第44-45页
· 预测值的修正	第45-46页
· 算例分析	第46-50页
· 小结	第50-51页
第4章基于遗传优化的支持向量机短期风电功率预测研究	第51-63页
· 引言	第51页
· 统计学习理论基础	第51-54页
· VC维和推广性的界	第52-53页
· 结构风险最小化	第53-54页
· 支持向量机算法	第54-57页
· 支持向量回归原理	第54-55页
· 核函数	第55-56页
· 支持向量机模型参数	第56-57页
· 遗传算法优化支持向量机建模	第57-59页
· 遗传算法原理	第57-58页
· 遗传优化支持向量机模型构建	第58-59页
· 算例分析	第59-62页
· GA-SVM模型预测分析	第59-61页
· GA-SVM与SVM仿真对比	第61-62页
· 小结	第62-63页
第5章组合预测在短期风电功率预测中的应用研究	第63-70页
· 引言	第63页
· 组合预测方法	第63-67页
· 算例分析	第67-69页
· 最小方差法确定加权系数	第67-68页
· 最优非负可变加权系数法确定加权系数	第68-69页
· 小结	第69-70页
第6章结论与展望	第70-72页
· 论文工作结论	第70-71页
· 论文工作展望	第71-72页
参考文献	第72-76页
攻读硕士期间研究成果	第76-77页
致谢	第77页

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