基于径向基函数和模糊技术的风能预测模型研究

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基于径向基函数和模糊技术的风能预测模型研究

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基于径向基函数和模糊技术的风能预测模型研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第一章绪论	第9-14页
· 课题的研究背景	第9-10页
· 研究的目的和意义	第10-11页
· 国内外研究现状	第11-12页
· 国外研究现状	第11-12页
· 国内研究现状	第12页
· 课题的研究内容	第12-14页
第二章风能预测技术基础	第14-20页
· 概述	第14页
· 风能预测基础	第14-15页
· 数值天气预报	第14-15页
· 风能预测的分类	第15-19页
· 按预测时间分类	第15-16页
· 按预测范围分类	第16页
· 按风能预测模型分类	第16-19页
· 本章小结	第19-20页
第三章人工神经网络模型在风能预测中的应用	第20-32页
· 概述	第20-21页
· 神经网络模型结构	第21-28页
· 神经元模型	第21-23页
· 网络拓扑结构	第23页
· 网络信息流向类型	第23-24页
· 神经网络学习方式	第24-25页
· 神经网络学习规则	第25-27页
· 竞争学习步骤	第27-28页
· 自组织神经网络	第28页
· 径向基函数神经网络	第28-29页
· 模糊逻辑函数	第29-31页
· 本章小结	第31-32页
第四章预测模型的建立和实现	第32-49页
· 概述	第32-33页
· 数据预处理模型的建立	第33-34页
· 风能初始预测模型的建立	第34-37页
· 风能预测修正模型的建立	第37-41页
· 风能预测软件开发	第41-47页
· 开发工具	第41页
· 软件开发	第41-47页
· 本章小结	第47-49页
第五章风能预测模型的验证	第49-69页
· 验证实例1	第49-55页
· 验证实例2	第55-59页
· 验证实例3	第59-63页
· 验证实例4	第63-67页
· 误差分析	第67-68页
· 本章小结	第68-69页
第六章结论与展望	第69-71页
· 结论	第69页
· 展望	第69-71页
参考文献	第71-75页
攻读硕士学位期间发表的论文	第75-76页
致谢	第76页

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