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利用神经网络和非线性自回归算法进行海上风能资源测量

目录

利用神经网络和非线性自回归算法进行海上风能资源测量（1）．．．．4

内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2相关领域概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

海上风能资源测量方法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2主要技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

神经网络在海上风能资源测量中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

3.1神经网络简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.2神经网络模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.3神经网络在海上风能资源测量中的具体实现．．．．．．．．．．．．．．．．13

非线性自回归算法在海上风能资源测量中的应用．．．．．．．．．．．．．14

4.1自回归模型简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.2非线性自回归算法原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.3非线性自回归算法在海上风能资源测量中的应用实例．．．．．．．．18

神经网络与非线性自回归算法的结合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

5.1结合机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.2实现流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

测试与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

6.1测试数据集选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

6.2测试结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

总结与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

7.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

7.2展望未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

利用神经网络和非线性自回归算法进行海上风能资源测量（2）．．．29

内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

1.2海上风能资源测量的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

1.3研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

神经网络理论概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

2.1神经网络基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

2.2神经网络在气象领域的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

2.3神经网络模型的优化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

非线性自回归算法简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

3.1自回归模型的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

3.2非线性自回归模型的类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

3.3非线性自回归模型的优势与局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

海上风能资源测量方法与技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

4.1海上风能资源测量现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

4.2测量方法的选择与评估．．．．．．．．．．．