| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 导论 | 第7-10页 |
| ·时间序列分析的相关概念 | 第7-8页 |
| ·时间序列分析的一般步骤 | 第8-9页 |
| ·本文主要的研究工作 | 第9-10页 |
| 第二章 基于聚合经验模态分解的时间序列模型在风场中的应用—以甘肃地区风场为例 | 第10-26页 |
| ·风电场风速预测的研究现状 | 第10-12页 |
| ·风速预测的方法模型 | 第12-20页 |
| ·经验模式分解算法(简记为EMD) | 第12-14页 |
| ·聚合经验模态分解算法(简记为EEMD) | 第14-16页 |
| ·偏自相关函数(简记为PACF) | 第16-17页 |
| ·支持向量机(简记为SVM) | 第17-19页 |
| ·所提复合EEMD-SVM模型 | 第19-20页 |
| ·案例分析 | 第20-26页 |
| ·收集数据 | 第20-21页 |
| ·预测表现的评价标准 | 第21页 |
| ·仿真模拟 | 第21-22页 |
| ·比较分析 | 第22-26页 |
| 第三章 基于聚合经验模态分解的复合模型在电价预测中的应用—以澳大利亚新南威尔士州的电价预测为例 | 第26-35页 |
| ·电价研究的现状 | 第26-27页 |
| ·电价预测的模型 | 第27-32页 |
| ·季节调整指数(SA) | 第27-28页 |
| ·ARMA模型 | 第28-29页 |
| ·ARIMA模型 | 第29页 |
| ·SARIMA模型 | 第29-30页 |
| ·所提复合SA-EEMD-ARIMA模型 | 第30-32页 |
| ·案例分析 | 第32-35页 |
| ·数据收集 | 第32页 |
| ·预测表现的评价标准 | 第32-33页 |
| ·仿真模拟 | 第33页 |
| ·比较分析 | 第33-35页 |
| 第四章 总结与展望 | 第35-36页 |
| 参考文献 | 第36-38页 |
| 致谢 | 第38页 |