基于深度学习算法的风功率预测技术

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基于深度学习算法的风功率预测技术
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-10页
第1章 引言第10-20页
  1.1 研究背景及意义第10-11页
  1.2 风功率预测研究现状第11-14页
    1.2.1 风场出力原理第11页
    1.2.2 风功率预测分类第11-12页
    1.2.3 风功率预测应用算法现状第12-14页
  1.3 深度学习算法研究现状第14-17页
    1.3.1 深度学习算法研究现状第14-15页
    1.3.2 深度学习算法优点第15-16页
    1.3.3 深度学习算法在功率预测领域中的应用现状第16-17页
  1.4 本文主要工作第17-20页
第2章 经典神经网络与深度学习理论第20-30页
  2.1 经典神经网络理论第20-24页
    2.1.1 BP神经网络第20-21页
    2.1.2 循环神经网络第21-24页
  2.2 适用于深度学习的神经网络第24-27页
    2.2.1 卷积神经网络(CNN)第24-27页
  2.3 主流的深度学习框架介绍第27-29页
  2.4 本章小结第29-30页
第3章 适用于深度神经网络的多维时空数据建模第30-41页
  3.1 多维时空NWP数据相关特性分析第30-36页
    3.1.1 数据预处理第30-32页
    3.1.2 多维时空数据与功率的相关度分析第32-33页
    3.1.3 NWP数据误差定性分析第33-36页
  3.2 适用于短期风功率预测的深度神经网络输入结构第36-39页
  3.3 适用于超短期风功率预测的深度神经网络输入结构第39-40页
  3.4 本章小结第40-41页
第4章 基于深度神经网络的短期风功率预测第41-57页
  4.1 深度CNN性能优化方法第41-43页
    4.1.1 稀疏激活函数(ReLU)第41-42页
    4.1.2 Dropout的训练技巧第42页
    4.1.3 多层深度卷积的使用第42-43页
    4.1.4 多通道间的关系的整合第43页
  4.2 基于深度CNN的短期预测模型第43-48页
    4.2.1 基于多维NWP输入的深度CNN模型第44-46页
    4.2.2 CNN的反向传播算法第46-47页
    4.2.3 风功率预测深度CNN建模流程第47-48页
  4.3 算例分析第48-56页
    4.3.1 风功率预测性能评价指标第48-49页
    4.3.2 单NWP点数据输入算例第49-52页
    4.3.3 多NWP点数据输入算例第52-56页
  4.4 本章小结第56-57页
第5章 基于深度神经网络的超短期风功率预测第57-70页
  5.1 适用于超短期预测的神经网络理论第57-60页
    5.1.1 长短时记忆网络(LSTM)第57-59页
    5.1.2 门限循环单元第59-60页
  5.2 风功率超短期预测模型设计第60-62页
    5.2.1 基于深度学习算法的超短期预测模型架构第60页
    5.2.2 超短期序列预测模型第60-62页
  5.3 基于Keras工具的深度神经网络程序设计第62-64页
    5.3.1 数据输入预处理第62-63页
    5.3.2 基于Keras的深度神经网络建模流程第63-64页
  5.4 算例分析第64-69页
  5.5 本章小结第69-70页
第6章 论文工作总结与展望第70-72页
  6.1 论文工作总结第70-71页
  6.2 论文工作展望第71-72页
参考文献第72-76页
附录A 多NWP输入深度CNN的Keras实现代码第76-78页
致谢第78-80页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第80页

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