| 中文摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 引言 | 第10-14页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 课题研究目的与意义 | 第11-14页 |
| 1.2 风力发电预测方法的分类与研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 风电功率预测中误差对决策的影响 | 第16-18页 |
| 1.4 论文研究内容与章节安排 | 第18-22页 |
| 1.4.1 论文创新点 | 第18-19页 |
| 1.4.2 论文研究内容与章节安排 | 第19-22页 |
| 第二章 非参数预测模型 | 第22-36页 |
| 2.1 引言 | 第22-24页 |
| 2.2 回归树 | 第24-27页 |
| 2.2.1 回归树的模型结构 | 第24-25页 |
| 2.2.2 回归树的训练过程 | 第25-26页 |
| 2.2.3 回归树的剪枝 | 第26-27页 |
| 2.3 偏差与方差的均衡问题 | 第27-28页 |
| 2.4 提升回归树 | 第28-31页 |
| 2.5 随机森林 | 第31-34页 |
| 2.5.1 随机森林算法的实现 | 第31-33页 |
| 2.5.2 随机森林的特点 | 第33-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-36页 |
| 第三章 面向成本的风力发电预测方法 | 第36-44页 |
| 3.1 引言 | 第36-37页 |
| 3.2 传统风力发电预测方法 | 第37-38页 |
| 3.3 最优点预测 | 第38-43页 |
| 3.3.1 损失函数 | 第38-40页 |
| 3.3.2 二次损失函数下的最优预测 | 第40-41页 |
| 3.3.3 面向成本的损失函数下风力发电最优预测 | 第41-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 面向成本的提升回归树算法 | 第44-64页 |
| 4.1 引言 | 第44-46页 |
| 4.2 面向成本的提升回归树算法 | 第46-48页 |
| 4.3 面向成本的提升回归树算法在电力市场中的应用 | 第48-50页 |
| 4.3.1 电力市场概述 | 第48-49页 |
| 4.3.2 电力市场下风电场所有者的竞价策略 | 第49页 |
| 4.3.3 电力市场下最大化风电场所有者利益的预测方法 | 第49-50页 |
| 4.4 算例分析 | 第50-62页 |
| 4.4.1 测试数据 | 第50-51页 |
| 4.4.2 评价指标 | 第51-53页 |
| 4.4.3 对比算法与参数设置 | 第53-54页 |
| 4.4.4 结果与分析 | 第54-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-64页 |
| 第五章 基于TRUST-TECH技术的高维数据聚类方法 | 第64-86页 |
| 5.1 引言 | 第64-66页 |
| 5.2 模糊c-均值算法与TRUST-TECH技术 | 第66-69页 |
| 5.2.1 模糊c-均值算法 | 第66-67页 |
| 5.2.2 TRUST-TECH技术 | 第67-69页 |
| 5.3 基于TRUST-TECH技术的高维数据聚类方法 | 第69-75页 |
| 5.3.1 算法框架 | 第69-70页 |
| 5.3.2 随机子平面方法 | 第70-71页 |
| 5.3.3 参数t分布-随机近邻嵌入算法 | 第71-72页 |
| 5.3.4 TRUST-TECH增强的模糊c-均值算法 | 第72-73页 |
| 5.3.5 聚类集成 | 第73-75页 |
| 5.4 算例分析 | 第75-84页 |
| 5.4.1 测试数据集 | 第75-76页 |
| 5.4.2 评价指标 | 第76页 |
| 5.4.3 对比算法与参数设置 | 第76-78页 |
| 5.4.4 算例结果与分析 | 第78-81页 |
| 5.4.5 对聚类性能的进一步分析 | 第81-84页 |
| 5.5 本章小结 | 第84-86页 |
| 第六章 基于残差学习与误差修正的风力发电预测方法 | 第86-100页 |
| 6.1 引言 | 第86-87页 |
| 6.2 基于残差学习与误差修正的风力发电预测方法 | 第87-93页 |
| 6.2.1 方法框架 | 第87-88页 |
| 6.2.2 基于随机森林的残差学习算法 | 第88-90页 |
| 6.2.3 分类误差修正方法 | 第90-93页 |
| 6.3 算例分析 | 第93-98页 |
| 6.3.1 评价指标 | 第93-94页 |
| 6.3.2 对比方法 | 第94页 |
| 6.3.3 结果与讨论 | 第94-98页 |
| 6.4 本章小结 | 第98-100页 |
| 第七章 总结与展望 | 第100-104页 |
| 7.1 论文主要工作的总结 | 第100-101页 |
| 7.2 未来研究工作的展望 | 第101-104页 |
| 参考文献 | 第104-114页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第114-115页 |
| 致谢 | 第115-116页 |
