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基于小波包分析和支持向量机的风速预测

摘要第1-5页
Abstract第5-8页
1 绪论第8-15页
   ·选题背景第8-11页
   ·国内外的预测理论研究现状第11-13页
     ·国内外风速预测的研究现状第11-12页
     ·风速信号特征提取方法的研究现状第12页
     ·支持向量机的风速预测现状第12-13页
   ·本课题的研究目的和意义第13-14页
   ·本文研究的主要内容第14-15页
2 基于小波包分析的风速信号分解与重构第15-37页
   ·小波变换基础第15-27页
     ·小波的定义第15页
     ·连续小波变换第15-16页
     ·常用的基本小波第16-19页
     ·小波时频分析第19-21页
     ·连续小波变换第21页
     ·离散小波变换第21-22页
     ·二进小波变换第22-24页
     ·多分辨率分析第24-25页
     ·尺度函数(scaling function)及其空间第25页
     ·Mallat算法第25-27页
   ·小波包第27-31页
     ·小波包的定义第27页
     ·小波包的正交性质第27-28页
     ·小波包的子空间分解第28-29页
     ·小波包的分解与重构第29-30页
     ·最优小波包基第30-31页
   ·风速信号的小波包分析第31-37页
     ·数据来源第31页
     ·数据处理流程第31-37页
3 大气数据系统第37-46页
   ·系统构成第37-43页
     ·A/D转换模块第38-40页
     ·F/D转换模块第40-41页
     ·MODBUS通讯模块第41-43页
   ·软件设计第43-45页
     ·软件结构第43-44页
     ·气压和高度计算第44-45页
   ·系统作用第45页
   ·本章小结第45-46页
4 基于支持向量机的风速预测第46-64页
   ·统计学基础第46-50页
     ·可能近似正确(probably approximately cor rect)学习第46-47页
     ·VC理论第47-48页
     ·最大问隔界第48页
     ·结构风险最小化准则第48-49页
     ·泛化性理论第49-50页
   ·支持向量机第50-53页
     ·支持向量机简介第50页
     ·核函数第50-51页
     ·支持向量机原理第51-53页
   ·支持向量回归机第53-55页
     ·ε-SVR第53-55页
     ·nu-SVR第55页
   ·LIBSVM和风速的预测第55-62页
     ·LIBSVM的下载与安装第56页
     ·支持向量机直接回归预测第56-60页
     ·小波包分析后的支持向量机预测第60-62页
   ·数据分析第62-64页
5 结论与展望第64-65页
参考文献第65-67页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果第67-68页
致谢第68页

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