支持向量機(jī)方法在風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究的開(kāi)題報(bào)告

支持向量機(jī)方法在風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究的開(kāi)題報(bào)告一、選題背景及意義隨著全球?qū)η鍧嵞茉吹牟粩嘧非蠛桶l(fā)展，風(fēng)電已成為其中的重要組成部分，風(fēng)速預(yù)測(cè)作為風(fēng)電場(chǎng)的核心技術(shù)之一，在風(fēng)電場(chǎng)的日常運(yùn)維和優(yōu)化中起著至關(guān)重要的作用。風(fēng)速預(yù)測(cè)可用于詳細(xì)了解風(fēng)站產(chǎn)生的風(fēng)能數(shù)量，優(yōu)化風(fēng)場(chǎng)的電力輸出和電力設(shè)備的運(yùn)作，也可用于規(guī)劃新的風(fēng)電場(chǎng)、風(fēng)電機(jī)組等。在風(fēng)速預(yù)測(cè)方法種類(lèi)之中，支持向量機(jī)方法以其優(yōu)越的特征提取能力和分類(lèi)效果成為眾多研究者關(guān)注的焦點(diǎn)，因此，本研究擬選擇支持向量機(jī)方法對(duì)風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速進(jìn)行預(yù)測(cè)研究。二、研究目的本研究旨在探究支持向量機(jī)方法在風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速預(yù)測(cè)中的應(yīng)用效果，具體包括：1.基于支持向量機(jī)方法構(gòu)建一個(gè)可靠的風(fēng)速預(yù)測(cè)模型。2.通過(guò)綜合利用支持向量機(jī)方法的分類(lèi)和預(yù)測(cè)能力，提高風(fēng)速預(yù)測(cè)的精確度和可靠性。3.對(duì)比其他常見(jiàn)的風(fēng)速預(yù)測(cè)方法，驗(yàn)證支持向量機(jī)算法在風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速預(yù)測(cè)中的優(yōu)越性。三、研究?jī)?nèi)容1.風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速預(yù)測(cè)概述2.支持向量機(jī)方法原理3.支持向量機(jī)方法在風(fēng)速預(yù)測(cè)中的應(yīng)用4.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)采集5.實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析四、研究方法1.文獻(xiàn)研究法：對(duì)支持向量機(jī)算法及其應(yīng)用領(lǐng)域的文獻(xiàn)資料進(jìn)行系統(tǒng)性梳理和分析，總結(jié)出其中相應(yīng)研究的方法和技術(shù)特點(diǎn)。2.理論分析法：對(duì)支持向量機(jī)方法進(jìn)行理論剖析，分析其優(yōu)點(diǎn)與不足，明確選用支持向量機(jī)方法的原因和必要性。3.實(shí)驗(yàn)研究法：使用支持向量機(jī)算法對(duì)采集的風(fēng)速數(shù)據(jù)進(jìn)行建模、預(yù)測(cè)和評(píng)價(jià)，分析并比較支持向量機(jī)算法與其他算法在風(fēng)速預(yù)測(cè)中的優(yōu)劣。五、期望成果1.根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，得到一個(gè)可靠的風(fēng)速預(yù)測(cè)模型，能夠提高風(fēng)電場(chǎng)的發(fā)電效率和運(yùn)行效率。2.探究支持向量機(jī)方法在風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速預(yù)測(cè)中的應(yīng)用效果及其相關(guān)特點(diǎn)。3.論證支持向量機(jī)方法在風(fēng)速預(yù)測(cè)中的優(yōu)越性，為實(shí)際應(yīng)用提供一定的參考價(jià)值。六、研究時(shí)間安排時(shí)間節(jié)點(diǎn)計(jì)劃任務(wù)第1個(gè)月閱讀相關(guān)文獻(xiàn)并進(jìn)行理論分析第2個(gè)月收集數(shù)據(jù)，建立支持向量機(jī)模型第3個(gè)月處理數(shù)據(jù)，進(jìn)行算法分析和模型訓(xùn)練第4個(gè)月進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，得出實(shí)驗(yàn)結(jié)果并分析第5個(gè)月完成論文撰寫(xiě)及提交七、參考文獻(xiàn)[1]謝西里,李奕芳.基于支持向量機(jī)的風(fēng)速預(yù)測(cè)方法[J].海洋技術(shù)學(xué)報(bào),2018,37(9):72-78.[2]黃作勉,趙自力.基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)速預(yù)測(cè)算法[J].建筑能源與環(huán)境學(xué)報(bào),2019,38(1):150-156.[3]蔣濤,牛靜,官志明.基于Wavelet-SVM的風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速預(yù)測(cè)方法[J].北京理工大學(xué)學(xué)報(bào),2013