| 摘要 | 第1-5页 |
| abstract | 第5-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-26页 |
| ·选题背景 | 第16-17页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第17-18页 |
| ·国内外研究现状 | 第18-22页 |
| ·国内外风电发展现状 | 第18-19页 |
| ·国内外风速预测的主要方法 | 第19-21页 |
| ·预测模型评价的研究现状 | 第21-22页 |
| ·风速预测存在的问题 | 第22-23页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 第二章 风速特性分析 | 第26-40页 |
| ·引言 | 第26-27页 |
| ·风速特性分析 | 第27-32页 |
| ·风速分布特性 | 第27-28页 |
| ·风速变化特性 | 第28-32页 |
| ·风速影响因素特性分析 | 第32-37页 |
| ·风速与气压的变化关系 | 第33页 |
| ·风速与温度变化关系 | 第33-34页 |
| ·风速与湿度变化关系 | 第34-35页 |
| ·风速与影响因素的相关性分析 | 第35-37页 |
| ·风速预测误差来源 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 基于马尔科夫链误差修正的神经网络风速预测 | 第40-78页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·基于MC的风速预测误差修正方法 | 第40-48页 |
| ·马尔科夫链理论 | 第40-42页 |
| ·马尔科夫链状态划分方法 | 第42-44页 |
| ·基于FCM划分马尔科夫状态 | 第44-45页 |
| ·马尔科夫链误差修正预测风速 | 第45-48页 |
| ·基于MC误差修正的GRNN风速预测 | 第48-57页 |
| ·基于风速的广义回归神经网络预测模型的构建 | 第48-50页 |
| ·交叉验证法确定平滑因子 | 第50-52页 |
| ·基于MC误差修正的GRNN风速预测仿真研究 | 第52-57页 |
| ·基于MC误差修正的T-S模糊神经网络的风速预测 | 第57-67页 |
| ·模糊神经网络 | 第57-58页 |
| ·基于风速的T-S模糊神经网络预测模型的构建 | 第58-60页 |
| ·T-S模糊神经网络的学习算法 | 第60-62页 |
| ·基于MC误差修正的T-SFNN风速预测仿真研究 | 第62-67页 |
| ·基于MC误差修正的GA-Elman神经网络的风速预测 | 第67-77页 |
| ·Elman神经网络理论基础 | 第67-68页 |
| ·基于风速的Elman神经网络预测模型的构建 | 第68-69页 |
| ·遗传算法优化Elman神经网络 | 第69-71页 |
| ·基于误差修正的GA-Elman神经网络风速预测仿真研究 | 第71-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 第四章 风速预测模型预测性能的综合评价优选 | 第78-100页 |
| ·引言 | 第78-79页 |
| ·模糊模式识别理论 | 第79-83页 |
| ·主客观综合赋权法 | 第83-88页 |
| ·基于二元对比法的主观权重的确定 | 第83-86页 |
| ·基于离差最大化法的客观权重的确定 | 第86-88页 |
| ·基于模糊模式识别的风速预测模型性能评价的步骤 | 第88页 |
| ·基于风速模型预测性能评价的模糊模式识别优选仿真 | 第88-98页 |
| ·构建风速预测模型库 | 第88-89页 |
| ·风速预测模型预测性能评价指标体系的建立 | 第89页 |
| ·风速预测模型预测性能的模糊模式识别优选的仿真研究 | 第89-98页 |
| ·本章小结 | 第98-100页 |
| 第五章 结论与展望 | 第100-102页 |
| ·结论 | 第100-101页 |
| ·展望 | 第101-102页 |
| 参考文献 | 第102-108页 |
| 致谢 | 第108-110页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及参与的科研项目 | 第110页 |
