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基于BP神經網絡的風電場風電功率預測系統的設計與實現

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基于BP神經網絡的風電場風電功率預測系統的設計與實現
論文目錄
 
摘要第1-4頁
Abstract第4-9頁
第1章 緒論第9-14頁
  1.1 研究背景與意義第9頁
  1.2 國內外研究現狀第9-12頁
    1.2.1 國內外風電功率預測系統研究現狀第9-10頁
    1.2.2 國內外風電功率預測模型研究現狀第10-12頁
  1.3 主要研究內容第12-13頁
  1.4 論文章節編排第13-14頁
第2章 相關技術與理論第14-24頁
  2.1 開發技術第14-15頁
    2.1.1 Vue第14頁
    2.1.2 SSH第14-15頁
    2.1.3 MVC第15頁
    2.1.4 WebSocket第15頁
  2.2 ANN第15-20頁
    2.2.1 ANN基本原理及運用現狀第15-17頁
    2.2.2 BP神經網絡的學習算法第17-20頁
  2.3 FOA算法第20-23頁
    2.3.1 FOA算法概述及運用第20-21頁
    2.3.2 FOA算法實現第21-23頁
  2.4 本章小結第23-24頁
第3章 需求分析第24-36頁
  3.1 可行性分析第24-25頁
    3.1.1 經濟可行性第24頁
    3.1.2 技術可行性第24-25頁
  3.2 功能性需求第25-33頁
    3.2.1 用例分析第25-32頁
    3.2.2 功能模塊分析第32-33頁
    3.2.3 領域模型第33頁
  3.3 非功能性需求第33-35頁
    3.3.1 環境需求第33-34頁
    3.3.2 可擴展性需求第34頁
    3.3.3 安全性需求第34頁
    3.3.4 可用性需求第34-35頁
  3.4 本章小結第35-36頁
第4章 系統設計第36-53頁
  4.1 軟件體系結構設計第36-37頁
  4.2 問題域設計第37-40頁
    4.2.1 風電數據推送第37-38頁
    4.2.2 風電信息展示第38-39頁
    4.2.3 風電功率預測第39頁
    4.2.4 風電信息統計第39-40頁
    4.2.5 系統問題域設計第40頁
  4.3 持久化設計第40-41頁
  4.4 系統界面設計第41-44頁
    4.4.1 風電數據推送第41-42頁
    4.4.2 風電功率預測第42-43頁
    4.4.3 風電信息統計第43-44頁
  4.5 預測模型設計第44-52頁
    4.5.1 FOA算法優化第44-45頁
    4.5.2 基于IFOA優化的BP神經網絡風電場風電功率預測模型第45-52頁
  4.6 本章小結第52-53頁
第5章 系統實現第53-60頁
  5.1 風電數據推送第53-54頁
  5.2 風電信息展示第54-56頁
  5.3 風電功率預測第56-57頁
  5.4 風電信息統計第57-59頁
  5.5 本章小結第59-60頁
第6章 系統測試第60-65頁
  6.1 測試方法第60頁
  6.2 測試用例第60-62頁
  6.3 測試過程第62-64頁
    6.3.1 風電數據推送第62頁
    6.3.2 風電信息展示第62-63頁
    6.3.3 風電功率預測第63頁
    6.3.4 風電信息統計第63-64頁
  6.4 本章小結第64-65頁
第7章 總結與展望第65-67頁
  7.1 總結第65-66頁
  7.2 展望第66-67頁
參考文獻第67-71頁
附錄第71-78頁
攻讀碩士學位期間參與課題情況第78-79頁
攻讀碩士期間發表論文、專利及獲獎情況第79-80頁
致謝第80-81頁

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風電場風電功率預測系統 BP神經網絡 改進的果蠅優化算法
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