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基于支持向量机的短期风电功率预测

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基于支持向量机的短期风电功率预测
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-20页
  · 研究背景、目的及意义第9-12页
    · 研究背景第9-11页
    · 研究目的及意义第11-12页
  · 风电预测研究现状第12-17页
    · 国内外研究现状第12-13页
    · 风电功率预测分类第13-17页
  · 风电预测评价指标第17-18页
  · 本文的主要工作及章节安排第18-20页
第二章 基于支持向量机的风电功率预测第20-45页
  · 机器学习第20-21页
  · 统计学习理论基础第21-22页
    · VC维第21页
    · 推广性的界和结构风险最小化第21-22页
  · 支持向量机第22-33页
    · 支持向量分类机第22-26页
    · 支持向量回归机第26-28页
    · 核函数第28-29页
    · 支持向量机的求解第29-33页
  · 实验仿真第33-44页
    · 支持向量机建模流程第33-34页
    · 风场数据选取第34-37页
    · 数据预处理第37-40页
    · 参数寻优与建模第40-42页
    · 预测结果与分析第42-44页
  · 小结第44-45页
第三章 基于CS-SVM的风电功率预测第45-53页
  · 布谷鸟搜索算法第45-46页
  · 莱维飞行第46-47页
  · 算法实现第47-48页
  · 实验仿真第48-52页
    · 样本数据预处理第48页
    · 参数寻优与建模第48-49页
    · 预测结果与分析第49-52页
  · 小结第52-53页
第四章 基于模糊支持向量机的风电功率预测第53-65页
  · 模糊集合论第53-54页
  · 隶属函数第54-57页
  · 模糊C均值聚类算法第57-59页
  · 模糊支持向量机第59-60页
  · 实验仿真第60-64页
    · 模糊支持向量机建模流程第60-61页
    · 样本模糊隶属度的计算第61页
    · 训练预测模型第61页
    · 预测结果与分析第61-64页
  · 小结第64-65页
第五章 总结与展望第65-67页
  · 论文总结第65-66页
  · 工作展望第66-67页
参考文献第67-71页
攻读学位期间主要的研究成果第71-72页
致谢第72页

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