基于概率核学习方法的短期风电功率预测



基于概率核学习方法的短期风电功率预测

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基于概率核学习方法的短期风电功率预测

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
1 绪论	第9-13页
1.1 论文的选题背景与研究意义	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-12页
1.3 论文的主要研究内容	第12-13页
2 特征提取方法	第13-19页
2.1 PCA方法	第13-14页
2.2 核方法	第14-16页
2.3 KPCA方法	第16-18页
2.4 小结	第18-19页
3 KMPMR方法	第19-36页
3.1 最小最大概率机	第19-28页
3.1.1 MPMC方法	第19-21页
3.1.2 回归模型	第21-22页
3.1.3 MPMR方法	第22-28页
3.2 KMPMR方法	第28-33页
3.2.1 KMPMR-I方法	第28-29页
3.2.2 KMPMR-Ⅱ方法	第29-33页
3.3 多层KMPMR方法	第33-35页
3.3.1 基于PCA-KMPMR的预测方法	第33页
3.3.2 基于KPCA-KMPMR的预测方法	第33-35页
3.4 小结	第35-36页
4 短期风电功率预测	第36-47页
4.1 建立预测模型	第36-37页
4.2 单步预测实例	第37-41页
4.2.1 基于不同方法的预测结果比较	第37-40页
4.2.2 基于不同核函数的预测结果比较	第40-41页
4.3 多步预测实例	第41-46页
4.3.1 基于不同方法的预测结果比较	第42-45页
4.3.2 基于不同核函数的预测结果比较	第45-46页
4.4 小结	第46-47页
结论	第47-48页
致谢	第48-49页
参考文献	第49-52页
攻读学位期间的研究成果	第52页

本篇论文共52页，点击这进入下载页面。

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