风场内多风机风速概率预测的贝叶斯图卷积神经网络方法.docxVIP

风场内多风机风速概率预测的贝叶斯图卷积神经网络方法

目录

内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3研究目标与内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1贝叶斯网络理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2图卷积神经网络原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.3概率模型与预测方法对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

数据收集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.1数据采集方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.2数据清洗与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.3数据标注与格式统一．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

贝叶斯图卷积神经网络设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.1BGCN架构概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.2网络结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.2.1输入层设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.2.2卷积层设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.2.3池化层设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.2.4全连接层设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.2.5激活函数选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.2.6输出层设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.3参数初始化与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

BGCN模型训练与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.1训练数据集划分．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

5.2训练过程与超参数调优．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

5.3验证集与测试集划分．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

5.4模型评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

5.5结果分析与比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

风场模拟与实验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

6.1风场模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

6.2实验设置与环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

6.3实验结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

6.3.1风速预测效果对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

6.3.2不同参数下的预测性能分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

6.4误差分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

7.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35