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基于最大相关熵准则和核主成分分析的短期风电功率预测

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基于最大相关熵准则和核主成分分析的短期风电功率预测
论文目录
 
摘要第1-4页
abstract第4-8页
1 绪论第8-16页
  1.1 研究背景与意义第8-10页
  1.2 风电功率预测方法及分类第10-12页
    1.2.1 按预测时间分第10页
    1.2.2 按输入变量分第10页
    1.2.3 按预测模型分第10-12页
  1.3 短期风电功率预测的研究现状与发展趋势第12-14页
    1.3.1 国外研究现状第12-13页
    1.3.2 国内研究现状第13-14页
    1.3.3 存在的问题与发展趋势第14页
  1.4 课题研究主要内容第14-16页
2 短期风电功率预测关键技术第16-22页
  2.1 输入变量的选取和优化第16页
  2.2 数据预处理第16-17页
    2.2.1 不合理数据和缺测数据处理第16-17页
    2.2.2 数据归一化处理第17页
  2.3 智能算法参数优化第17-19页
    2.3.1 网格搜索算法第17-18页
    2.3.2 粒子群优化算法第18-19页
  2.4 误差评价体系第19-20页
  2.5 本章小结第20-22页
3 基于最大相关熵准则和最小二乘支持向量机的短期风电功率预测第22-34页
  3.1 信息理论学习及最大相关熵准则第22-25页
    3.1.1 信息理论学习第22页
    3.1.2 最大相关熵准则第22-23页
    3.1.3 最大相关熵准则与参数优化过程的结合第23-25页
  3.2 最小二乘支持向量机理论第25-28页
    3.2.1 支持向量机第25-27页
    3.2.2 最小二乘支持向量机第27-28页
  3.3 预测模型的建立第28-30页
  3.4 仿真与分析第30-32页
    3.4.1 基于网格搜索算法的LSSVM短期预测第30-31页
    3.4.2 基于PSO的LSSVM短期预测第31-32页
  3.5 本章小结第32-34页
4 基于核主成分分析的输入变量优化方法研究第34-42页
  4.1 主成分分析第34-36页
    4.1.1 概述第34页
    4.1.2 基本原理第34-35页
    4.1.3 主成分分析法的计算步骤第35-36页
  4.2 核主成分分析第36-38页
  4.3 仿真与分析第38-41页
  4.4 本章小结第41-42页
5 风电功率预测软件系统的开发第42-54页
  5.1 系统设计需求分析第42-43页
    5.1.1 软件设计的目的及背景第42页
    5.1.2 软件设计的思想第42-43页
    5.1.3 系统功能介绍第43页
  5.2 系统运行环境要求第43-44页
    5.2.1 系统运行要求第43-44页
    5.2.2 系统开发环境第44页
  5.3 系统总体设计第44-45页
  5.4 操作界面第45-53页
    5.4.1 登录界面第46页
    5.4.2 主界面第46页
    5.4.3 系统管理模块第46-47页
    5.4.4 信息管理模块第47-49页
    5.4.5 信息查询模块第49-51页
    5.4.6 功率预测模块第51-53页
  5.5 本章小结第53-54页
6 总结与展望第54-56页
  6.1 总结第54页
  6.2 展望第54-56页
致谢第56-58页
参考文献第58-62页
在校学习期间发表的论文与参加科研情况第62-64页
附录第64-66页

本篇论文共66页,点击这进入下载页面
 
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