摘要 | 第1-9页 |
Abstract | 第9-10页 |
第1章 绪论 | 第10-19页 |
·风电产业发展现状 | 第10-11页 |
·世界风能产业发展现状 | 第10-11页 |
·国内风能产业发展现状 | 第11页 |
·本课题的提出背景及研究意义 | 第11-14页 |
·风速预测的概念和特点 | 第14-15页 |
·风速预测的研究概况 | 第15-17页 |
·本论文的主要工作和章节安排 | 第17-19页 |
第2章 风速及风电特性概述 | 第19-23页 |
·风速的分布特性 | 第19页 |
·风速的变化特性 | 第19-20页 |
·风能及风力发电功率的计算 | 第20-21页 |
·河西走廊风能时空特征 | 第21-22页 |
·本章小结 | 第22-23页 |
第3章 风速的时间序列特性 | 第23-42页 |
·时间序列概述 | 第23-26页 |
·基本数学知识 | 第23-25页 |
·时间序列预测 | 第25-26页 |
·平稳时间序列分析方法 | 第26-33页 |
·平稳时间序列 | 第26-27页 |
·平稳时间序列模型 | 第27-30页 |
·平稳时间序列模型的特性 | 第30-32页 |
·平稳时间序列模型的建立 | 第32-33页 |
·非平稳时间序列分析方法 | 第33-37页 |
·非平稳时间序列 | 第33-34页 |
·非平稳时间序列检验 | 第34-35页 |
·常用的平稳化的方法 | 第35页 |
·齐次非平稳序列模型 | 第35-36页 |
·非平稳时间序列的组合模型 | 第36-37页 |
·实例分析 | 第37-40页 |
·河西走廊地区日平均风速时间序列的特点 | 第37页 |
·运用时间序列分析方法预测河西走廊地区风速 | 第37-39页 |
·预测结果分析 | 第39-40页 |
·结论 | 第40-42页 |
第4章 基于小波变换的风速时间序列分析 | 第42-55页 |
·小波概论 | 第42-45页 |
·小波的发展及应用 | 第42-43页 |
·小波的定义 | 第43-45页 |
·小波变换 | 第45-51页 |
·小波及小波变换原理 | 第45-49页 |
·小波重构 | 第49-50页 |
·多尺度分析 | 第50-51页 |
·应用Mallat算法分析非平稳时间序列 | 第51-54页 |
·二进正交小波变换Mallat算法原理 | 第51-52页 |
·香港地区小时平均风速时间序列的小波分解 | 第52-53页 |
·河西走廊地区日平均风速时间序列的小波分解 | 第53-54页 |
·结论 | 第54-55页 |
第5章 基于最小二乘支持向量机的风速时间序列分析和预测 | 第55-75页 |
·机器学习概论 | 第55-57页 |
·机器学习 | 第55-56页 |
·经验风险最小化原理及其局限性 | 第56-57页 |
·统计学习理论 | 第57-60页 |
·概论 | 第57-58页 |
·VC维 | 第58页 |
·推广性的界 | 第58-59页 |
·结构风险最小化 | 第59-60页 |
·支持向量机 | 第60-66页 |
·支持向量机的发展及应用 | 第60-61页 |
·支持向量机的基本原理 | 第61-64页 |
·支持向量机的核函数 | 第64-66页 |
·最小二乘支持向量机 | 第66-69页 |
·支持向量机的改进 | 第66-67页 |
·最小二乘支持向量机基本原理 | 第67-69页 |
·基于LS-SVM的非平稳时间序列预测方法 | 第69-72页 |
·建立训练样本集 | 第69-70页 |
·核函数的选取及参数的确定 | 第70-71页 |
·预测性能指标 | 第71页 |
·非平稳时间序列预测问题 | 第71-72页 |
·实例分析 | 第72-74页 |
·香港地区小时平均风速的最小二乘支持向量机预测 | 第72-73页 |
·河西走廊地区日平均风速的最小二乘支持向量机预测 | 第73-74页 |
·结论 | 第74-75页 |
第6章 基于小波分解和最小二乘支持向量机的短期风速预测 | 第75-85页 |
·方法概述 | 第75页 |
·基于Mallat算法的LS-SVM预测方法 | 第75-78页 |
·方案构思 | 第75-76页 |
·算法原理 | 第76-78页 |
·基于小波分解和最小二乘支持向量机的短期风速预测 | 第78-83页 |
·香港地区小时平均风速预测 | 第78-80页 |
·河西走廊地区日平均风速预测 | 第80-83页 |
·结论 | 第83-85页 |
结论与展望 | 第85-86页 |
参考文献 | 第86-90页 |
致谢 | 第90-91页 |
附录 | 第91页 |