| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| ·课题提出的背景 | 第9-10页 |
| ·国内外风电发展现状 | 第10-12页 |
| ·课题研究的意义 | 第12-13页 |
| ·风的特征 | 第13-16页 |
| ·风速的变化 | 第13-14页 |
| ·风速概率密度分布特性 | 第14页 |
| ·风能及风力发电功率的计算 | 第14-16页 |
| ·风速和风力发电功率预测概念 | 第16-18页 |
| ·风电预测概念 | 第16页 |
| ·风速和风力发电功率预测研究现状 | 第16-18页 |
| ·本论文的主要工作 | 第18-19页 |
| 第二章 基于支持向量机的风速预测 | 第19-28页 |
| ·支持向量机原理 | 第19-22页 |
| ·支持向量分类机 | 第19-21页 |
| ·支持向量回归算法 | 第21-22页 |
| ·最小二乘支持向量机 | 第22-24页 |
| ·基于最小二乘支持向量机预测模型的建立 | 第24-25页 |
| ·数据归一化处理 | 第24页 |
| ·输入量和输出量的模型建立 | 第24-25页 |
| ·权值滚动方法 | 第25页 |
| ·实例分析 | 第25-27页 |
| ·模型预测 | 第25-26页 |
| ·数据分析 | 第26-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于最小二乘支持向量机组合模型的风速预测 | 第28-44页 |
| ·遗传最小二乘支持向量机 | 第28-35页 |
| ·遗传算法简介 | 第28-30页 |
| ·遗传算法的特点 | 第30-31页 |
| ·遗传算法的构成要素 | 第31页 |
| ·遗传算法的应用步骤 | 第31-33页 |
| ·基于遗传最小二乘支持向量机预测模型的建立 | 第33页 |
| ·实例分析 | 第33-35页 |
| ·结合经验模式分解法的风速预测（EMD-GA-LSSVM） | 第35-43页 |
| ·经验模态分解中的基本概念 | 第35-37页 |
| ·EMD 算法原理分析 | 第37-38页 |
| ·模型建立 | 第38-41页 |
| ·实例分析 | 第41-43页 |
| ·结果分析 | 第43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 第四章 风力发电功率的预测 | 第44-48页 |
| ·风电场发电功率的计算 | 第44-45页 |
| ·风力发电功率预测模型 | 第45-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 结论与展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第55页 |