| 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 |