第一章 绪论
1.1 研究背景、目的及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究目的及意义
1.2 研究现状
1.2.1 短期风速预测
1.2.2 现状分析与问题
1.3 本文工作及组织结构
1.3.1 本文主要工作
1.3.2 本文组织结构
第二章 基于统计模型的短期风速预测
2.1 风速特性
2.1.1 风速的分布特性
2.1.2 风速的变化特性
2.2 机器学习基础
2.2.1 基本理论
2.2.2 VC维
2.2.3 结构风险最小化
2.3 风速预测模型
2.3.1 支持向量回归
2.3.2 核函数
2.3.3 Lasso模型
2.4 实验分析
2.4.1 基于非线性假设的风速预测
2.4.2 基于线性假设下的风速预测
第三章 基于多视角的风速模式挖掘
3.1 潜藏的风速模式
3.2 多视角的基本思想
3.3 多视角聚类算法
3.3.1 多视角问题
3.3.2 算法背景
3.3.3 目标函数
3.3.4 算法求解
3.4 风速模式挖掘框架
3.4.1 框架简介
3.4.2 多视角特征提取
3.4.3 模式数量的确定
3.4.4 框架的实现与配置
3.5 实验分析
第四章 基于风速模式的短期风速预测
4.1 人工提取多视角特征的风速预测
4.1.1 硬件环境
4.1.2 数据及其特点
4.1.3 实验配置
4.1.4 实验结果分析
4.2 卷积神经网络提取多视角特征的风速预测
4.2.2 数据及参数设置
4.2.3 实验结果分析
4.3 实验总结与分析
第五章 总结与展望
5.1 本文工作总结
5.2 下一步工作展望
参考文献
附录
发表论文和参加科研情况说明
致谢
