| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景及课题意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究状况 | 第11-15页 |
| ·国外研究概况 | 第11-14页 |
| ·国内研究概况 | 第14-15页 |
| ·研究目标 | 第15-16页 |
| ·研究内容 | 第16页 |
| ·技术路线 | 第16-17页 |
| ·创新点 | 第17-18页 |
| 第2章 基于径向基函数网络的风电场投资估算模型 | 第18-34页 |
| ·径向基神经网络理论 | 第18-20页 |
| ·神经元的模型 | 第18-19页 |
| ·径向基神经网络的结构 | 第19-20页 |
| ·径向基函数网络的功能与特点 | 第20-21页 |
| ·径向基函数网络的设计 | 第21页 |
| ·径向基函数网络的学习算法 | 第21页 |
| ·径向基函数网络的学习步骤 | 第21页 |
| ·风电场投资估算模型建立流程 | 第21-23页 |
| ·风电场工程特征数据资料标准化处理 | 第23-24页 |
| ·训练径向基函数网络 | 第24-25页 |
| ·RBF 网络训练的目标 | 第24页 |
| ·MATLAB 7.0 环境及其神经网络工具箱简介 | 第24-25页 |
| ·RBF 网络训练过程 | 第25-32页 |
| ·确定数据中心的聚类分析 | 第25-26页 |
| ·求解隐层节点输出向量 | 第26-27页 |
| ·求解权值 W 矩阵 | 第27-28页 |
| ·求解输出层输出结果及误差分析 | 第28-30页 |
| ·检验样本训练 | 第30-32页 |
| ·小结 | 第32-34页 |
| 第3章 基于多元回归法的抽水蓄能电站投资估算模型 | 第34-59页 |
| ·多元线性回归分析基本理论 | 第34-38页 |
| ·一对多线性回归分析的数学模型 | 第34-35页 |
| ·线性回归模型的经典假设条件 | 第35页 |
| ·参数β的最小二乘估计 | 第35-36页 |
| ·回归方程和回归系数的显著性检验 | 第36-37页 |
| ·回归方法的选择 | 第37-38页 |
| ·数据收集 | 第38-40页 |
| ·数据分析 | 第40-49页 |
| ·正态性检验 | 第40-47页 |
| ·相关性检验 | 第47-49页 |
| ·多元回归模型建立 | 第49-52页 |
| ·模型检验 | 第52-57页 |
| ·假设检验 | 第52-56页 |
| ·误差率检验 | 第56-57页 |
| ·小结 | 第57-59页 |
| 第4章 单位电量发电成本估算模型 | 第59-65页 |
| ·联合运行电站年发电总成本分析 | 第59-60页 |
| ·联合运行电站作用与运行分析 | 第60-63页 |
| ·联合运行电站作用方式 | 第60页 |
| ·联合运行电站运行方式分析 | 第60-63页 |
| ·联合运行电站单位电量发电成本估算模型 | 第63-64页 |
| ·小结 | 第64-65页 |
| 第5章 风-蓄联合运行电站投资估算系统 | 第65-72页 |
| ·系统建立环境 | 第65页 |
| ·系统建立目标 | 第65-66页 |
| ·系统计算目标 | 第65-66页 |
| ·系统功能目标 | 第66页 |
| ·数据流程分析及建模步骤 | 第66-67页 |
| ·数据流程分析 | 第66页 |
| ·建模步骤 | 第66-67页 |
| ·系统结构设计 | 第67-71页 |
| ·总控制部分 | 第67页 |
| ·计算应用部分 | 第67-71页 |
| ·小结 | 第71-72页 |
| 总结与展望 | 第72-74页 |
| 结论 | 第72-73页 |
| 展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 附录 A（攻读学位期间发表论文及参与的科研项目） | 第79-80页 |
| 附录 B | 第80-86页 |