基于贝叶斯图卷积神经网络的风场内多风机风速概率预测研究.docx

基于贝叶斯图卷积神经网络的风场内多风机风速概率预测研究

目录

基于贝叶斯图卷积神经网络的风场内多风机风速概率预测研究（1）

内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.3.1风场风速预测技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.3.2贝叶斯图神经网络研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.3.3卷积神经网络在风速预测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.1风场风速预测模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.1.1经典风速预测模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.1.2基于贝叶斯理论的预测模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.2图卷积神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.2.1图神经网络概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.2.2图卷积神经网络原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.3贝叶斯图卷积神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

2.3.1贝叶斯图神经网络结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

2.3.2贝叶斯图卷积神经网络构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

3.1数据集描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

3.2模型参数设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

3.3评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

3.3.1准确性指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

3.3.2稳定性指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

4.1模型性能对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

4.1.1与传统预测模型的对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

4.1.2与其他深度学习模型的对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

4.2参数敏感性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

4.3模型解释性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

案例研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

5.1案例背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

5.2案例数据．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

5.3案例应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

5.4案例结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

6.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

6.2研究不足与展望．．