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基于智能混合模型对我国短期风速预测的实证研究

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第一章 绪论

1.1 本文研究的背景及意义

1.2 风速预测的研究现状

1.2.1 物理方法

1.2.2 统计方法

1.2.3 现代人工智能方法

1.3 提高风速预测精度的方法

1.3.1 信号处理方法

1.3.2 优化方法

1.4 本文主要内容与结构安排

第二章 时间序列分解方法概述

2.1 奇异谱分析

2.1.1 方法概述

2.1.2 SSA的步骤

2.2 变分模态分解

2.2.1 算法原理

2.2.2 算法步骤

第三章 预测方法概述

3.1 极限学习机

3.2 长短期记忆神经网络

3.2.1 循环神经网络

3.2.2 长短期记忆神经网络

第四章 模型建立

4.1 模型SSA_VMD_LSTM_ELM的主要框架

4.2 评价指标

第五章 实证分析

5.1 数据描述

5.2 案例计算

5.2.1 模型预测结果

5.2.2 Friedman检验结果

5.2.3 模型比较

5.3 本章小结

第六章 结论与展望

6.1 主要结论

6.2 研究展望

参考文献

致谢

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