| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 插图清单 | 第10-11页 |
| 表格清单 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| ·课题背景及意义 | 第12-13页 |
| ·太阳逐日辐射能量序列预测模型研究现状 | 第13-15页 |
| ·论文研究内容及内容安排 | 第15-18页 |
| ·论文研究内容 | 第15-16页 |
| ·论文内容安排 | 第16-18页 |
| 第二章 太阳逐日辐射能量序列特性分析 | 第18-31页 |
| ·太阳逐日辐射能量序列的非线性特性分析 | 第18页 |
| ·太阳逐日辐射能量序列的大间歇非平稳性特性分析 | 第18-20页 |
| ·太阳逐日辐射能量序列的混沌特性分析 | 第20-24页 |
| ·混沌时间序列特性分析 | 第20-21页 |
| ·太阳逐日辐射能量序列混沌特性判定 | 第21-24页 |
| ·影响太阳逐日辐射能量变化的环境因素 | 第24-26页 |
| ·太阳逐日辐射能量序列的过程属性分析 | 第26-27页 |
| ·太阳逐日辐射能量序列的预测方法研究 | 第27-30页 |
| ·太阳辐射能量预测时间分辨率的选择 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 太阳逐日辐射能量等效过程小波神经网络预测模型 | 第31-39页 |
| ·太阳逐日辐射能量预测模型 | 第31-33页 |
| ·太阳逐日辐射能量预测模型 | 第31-32页 |
| ·模型运算表达式的确定 | 第32-33页 |
| ·预测模型结构参数的确定 | 第33-37页 |
| ·网络输入的确定 | 第33-34页 |
| ·网络输入数据的傅里叶变换 | 第34-36页 |
| ·预测网络隐层节点数的确定 | 第36-37页 |
| ·预测模型的预测过程 | 第37页 |
| ·本章总结 | 第37-39页 |
| 第四章 太阳逐日辐射能量等效过程小波神经网络的训练 | 第39-45页 |
| ·预测模型数据预处理 | 第39-40页 |
| ·权值归一化 | 第39页 |
| ·输入数据归一化 | 第39-40页 |
| ·预测模型的训练 | 第40-43页 |
| ·预测模型的训练算法 | 第40-41页 |
| ·预测模型训练的参数调节方法 | 第41-43页 |
| ·预测模型预测能力的评价方法 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 仿真实验 | 第45-54页 |
| ·实验目的与实验条件 | 第45页 |
| ·预测模型仿真预测实验 | 第45-50页 |
| ·预测模型结构参数的确定试验 | 第45-48页 |
| ·预测模型的训练实验 | 第48-50页 |
| ·预测模型的实际预测实验 | 第50页 |
| ·对比试验及其分析 | 第50-53页 |
| ·不同预测模型的对比试验 | 第50-52页 |
| ·模型的可推广性对比试验 | 第52-53页 |
| ·总结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·研究工作总结 | 第54-55页 |
| ·展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第60-61页 |