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技术研究.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技术研究

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技术研究（1）

内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

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

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

风场模拟与数据采集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1风场模拟方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2数据采集系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.3数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

贝叶斯图理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.1贝叶斯图定义与表示方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.2贝叶斯图在多变量系统中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.3贝叶斯图推理与预测模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

卷积神经网络模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.1卷积神经网络原理简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.2贝叶斯图在CNN中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.3多风机风速概率预测模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

5.1实验环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

5.2模型训练与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

5.3结果可视化与对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

5.4风速概率预测精度评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

6.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

6.2存在问题与改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

6.3未来研究趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

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技术研究（2）

内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

1.3国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

贝叶斯图卷积神经网络基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

2.1贝叶斯网络概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

2.2卷积神经网络概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

2.3贝叶斯图卷积神经网络原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

风场内多风机风速概率预测模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

3.1数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

3.2风机风速数据采集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

3.3BCNN模型设计．．．．．．．．．．．．．．