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风电场短期风速预测模型和风力机动力分析
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风电场短期风速预测模型和风力机动力分析
论文目录
 
中文摘要第1 页
英文摘要第3-6 页
第一章 引言第6-10 页
　　· 选题背景及其意义第6-7 页
　　· 国内外研究动态第7-8 页
　　· 本论文的主要研究工作第8-10 页
第二章 风的概述和风力机简介第10-13 页
　　· 风的特性第10-11 页
　　· 风力机第11-12 页
　　　　· 风力机的分类第11 页
　　　　· 风力机性能的特性系数第11-12 页
　　· 本章小结第12-13 页
第三章 基于时间序列法的短期风速预测模型第13-22 页
　　· 时间序列的概述第13 页
　　　　· 时间序列的定义第13 页
　　　　· 时间序列的类型第13 页
　　　　· 时间序列的建立第13 页
　　· 时间序列分析理论第13-14 页
　　　　· 时间序列分析的定义第14 页
　　　　· 时间序列分析方法的分类第14 页
　　· 时间序列分析模型的建立第14-16 页
　　　　· 模型的识别第14-15 页
　　　　· 模型的定阶第15 页
　　　　· 模型参数的估计第15-16 页
　　· ARIMA风速预测模型的建立第16-18 页
　　　　· 样本数据的预处理第16-18 页
　　　　· 数据序列模型阶数的确定第18 页
　　· 模型预测结果分析第18-21 页
　　· 本章小结第21-22 页
第四章 基于神经网络的短期风速预测模型第22-28 页
　　· 人工神经网络原理概述第22-23 页
　　　　· 生物神经元结构第22 页
　　　　· 人工神经元的组成结构第22 页
　　　　· 常见的神经元模型第22-23 页
　　· 神经网络模型的分类第23-24 页
　　· 神经网络风速预测模型的建立第24-27 页
　　　　· BP网络的风速预测模型第24-26 页
　　　　· Elman网络的风速预测模型第26-27 页
　　· 本章小结第27-28 页
第五章 基于支持向量机的短期风速预测模型第28-41 页
　　· 基于支持向量机的短期风速预测模型第28-34 页
　　　　· 支持向量机(SVM)的算法第28-31 页
　　　　· 支持向量机风速预测模型第31-32 页
　　　　· 支持向量机风速预测模型实例的分析第32-34 页
　　· 基于最小二乘支持向量机的风速预测模型第34-38 页
　　　　· 最小二乘支持向量机(LSSVM)的算法第34-36 页
　　　　· 基于最小二乘支持向量机的风速预测模型第36-38 页
　　· 不同模型的预测效果比较第38-40 页
　　· 本章小结第40-41 页
第六章 基于遗传算法的最小二乘支持向量机风速预测模型研究第41-45 页
　　· 遗传算法的基本理论第41-42 页
　　　　· 遗传算法第41 页
　　　　· 遗传算法的内容第41-42 页
　　· 基于GA的LS-SVM风速预测模型的建立第42-44 页
　　　　· 训练样本的预处理第42 页
　　　　· LS-SVM模型预测效果的评价标准第42 页
　　　　· 基于GA的LS-SVM预测模型参数的选取第42 页
　　　　· LS-SVM预测结果及分析第42-44 页
　　· 本章小结第44-45 页
第七章 蚁群优化算法在向量机预测模型中的应用第45-52 页
　　· 蚁群算法的基本原理第45-46 页
　　　　· 蚁群算法简介第45 页
　　　　· 蚁群优化算法的基本过程第45-46 页
　　· 基于蚁群算法的支持向量机风速预测模型的建立第46-49 页
　　　　· 样本数据的预处理第46-47 页
　　　　· 模型预测效果的评价标准第47 页
　　　　· 模型参数的选择第47 页
　　　　· 支持向量机预测模型的预测结果及分析第47-49 页
　　· 基于蚁群算法的最小二乘支持向量机风速预测模型的建立第49-51 页
　　　　· 历史数据的预处理第49 页
　　　　· 预测模型参数的选取第49 页
　　　　· LS-SVM预测模型的预测结果及分析第49-51 页
　　· 本章小结第51-52 页
第八章 风力机的动态分析第52-61 页
　　· 风力机特性的主要性能参数第52 页
　　· 风力机动态分析理论第52-53 页
　　· ADAMS简介第53 页
　　· ADAMS建立风力机运动模型第53-54 页
　　· ADAMS动态分析实例第54-60 页
　　· 本章小结第60-61 页
第九章 结论第61-62 页
参考文献第62-66 页
致谢第66-67 页
在校期间发表的学术论文和参加科研情况第67页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。
 
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