基于IPSO-BP神经网络模型的风电功率预测研究

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基于IPSO-BP神经网络模型的风电功率预测研究

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基于IPSO-BP神经网络模型的风电功率预测研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第1章绪论	第9-14页
1.1 课题的研究背景和意义	第9-10页
1.2 风电功率预测技术的研究现状	第10-12页
1.2.1 国外的研究现状	第10-11页
1.2.2 国内预测现状	第11页
1.2.3 风电功率的预测方法	第11-12页
1.3 本文的结构	第12-14页
第2章人工神经网络	第14-19页
2.1 人工神经网络概论	第14-16页
2.1.1 人工神经网络基本原理	第14-15页
2.1.2 人工神经网络的特点	第15-16页
2.2 人工神经网络模型	第16-17页
2.3 人工神经网络的运用领域	第17-18页
2.4 本章小结	第18-19页
第3章改进的粒子群优化算法	第19-34页
3.1 粒子群优化算法的介绍	第19-22页
3.1.1 粒子群优化算法原理	第19-20页
3.1.2 描述基本的粒子群算法	第20页
3.1.3 粒子群算法的步骤和流程	第20-22页
3.2 分析粒子群算法的特点	第22-23页
3.2.1 粒子群算法和遗传算法的对比	第22页
3.2.2 粒子群算法的不足之处	第22-23页
3.3 粒子群算法的改进	第23-28页
3.3.1 粒子群算法常见的改进方法	第23-24页
3.3.2 对惯性权值的改进	第24-25页
3.3.3 对加速因子的改进	第25-27页
3.3.4 对粒子速度边界的改进	第27-28页
3.4 仿真实验:四个函数测试改进算法的有效性	第28-33页
3.5 本章小结	第33-34页
第4章基于IPSO算法的BP神经网络优化	第34-40页
4.1 BP神经网络	第34-37页
4.1.1 BP神经网络结构(前向传播网络)	第34-37页
4.1.2 BP神经网络的不足和改进方法	第37页
4.2 IPSO算法对BP神经网络优化的步骤和流程	第37-39页
4.2.1 IPSO算法优化BP网络的步骤	第37-38页
4.2.2 IPSO算法优化BP网络的流程	第38-39页
4.3 本章小结	第39-40页
第5章 IPSO-BP网络模型在风电功率预测的应用	第40-52页
5.1 风电功率的基本概念	第40-42页
5.2 短期风电功率预测的模型	第42-45页
5.2.1 数据收集和预处理	第42-43页
5.2.2 确定BP神经网络的结构	第43-45页
5.3 短期风电功率预测的实现	第45-51页
5.3.1 短期风电功率预测模型的训练结果的分析	第45-47页
5.3.2 短期风电功率预测结果的分析	第47-51页
5.4 本章小结	第51-52页
第6章总结和展望	第52-54页
6.1 总结	第52页
6.2 展望	第52-54页
致谢	第54-55页
参考文献	第55-59页
附录1 攻读硕士学位期间发表的论文	第59页

本篇论文共59页，点击这进入下载页面。

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