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基于高斯过程的风电功率概率预测

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第9-13页
    1.1 论文的选题背景与研究意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-11页
    1.3 论文的主要研究内容第11-13页
2 高斯过程基本理论第13-16页
    2.1 高斯过程回归第13-14页
    2.2 高斯过程建模第14-15页
    2.3 小结第15-16页
3 稀疏高斯过程建模第16-24页
    3.1 稀疏高斯过程方法第16-20页
        3.1.1 SoD方法第16-17页
        3.1.2 SoR方法第17-18页
        3.1.3 PP方法第18-20页
    3.2 稀疏高斯过程建模第20-22页
        3.2.1 协方差函数第20-21页
        3.2.2 超参数第21-22页
    3.3 小结第22-24页
4 短期风电功率预测第24-48页
    4.1 建立预测模型第24页
    4.2 基于小规模数据集的风电功率多步预测实验第24-32页
        4.2.1 实验数据选取第24-25页
        4.2.2 基于不同方法的预测结果比较第25-28页
        4.2.3 基于不同核函数的预测结果比较第28-32页
    4.3 基于较大规模数据集的风电功率单步预测实验第32-40页
        4.3.1 实验数据选取第32-33页
        4.3.2 基于不同方法的预测结果比较第33-36页
        4.3.3 基于不同核函数的预测结果比较第36-40页
    4.4 基于大规模数据集的风电功率多步预测实验第40-46页
        4.4.1 实验数据选取第40页
        4.4.2 基于不同核函数的稀疏高斯过程的预测结果比较第40-46页
    4.5 小结第46-48页
结论第48-49页
致谢第49-50页
参考文献第50-53页
攻读学位期间的研究成果第53页

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