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文化微粒群算法及其在风电场风能资源评估中的应用 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-6页 | | Abstract | 第6-10页 | | 第1章 绪论 | 第10-17页 | | ·群智能算法的概念、背景与发展 | 第10-12页 | | ·群智能的概念及其背景 | 第10-11页 | | ·群智能的特点 | 第11页 | | ·群智能算法的应用与发展 | 第11-12页 | | ·文化演化算法概述 | 第12-13页 | | ·风能资源评估的优化方法的研究的背景、状况与意义 | 第13-14页 | | ·风能资源评估方法及其国内外研究现状 | 第14-15页 | | ·本文的主要内容与安排 | 第15-17页 | | 第2章 微粒群优化算法与文化算法 | 第17-30页 | | ·引言 | 第17页 | | ·微粒群优化算法 | 第17-20页 | | ·微粒群优化算法的原理 | 第17-18页 | | ·基本PSO算法 | 第18-19页 | | ·PSO算法流程 | 第19页 | | ·参数分析 | 第19-20页 | | ·基本离散微粒群算法 | 第20-23页 | | ·基于连续空间的DPSO | 第21-22页 | | ·基于离散空间的DPSO | 第22-23页 | | ·文化算法 | 第23-29页 | | ·文化算法产生背景 | 第24页 | | ·文化算法的基本框架及其原理 | 第24-28页 | | ·文化算法的发展及其应用 | 第28-29页 | | ·本章小结 | 第29-30页 | | 第3章 改进的文化微粒群算法模型 | 第30-42页 | | ·引言 | 第30页 | | ·基本文化微粒群算法 | 第30-31页 | | ·增强型文化微粒群算法 | 第31-35页 | | ·主群体空间的设计 | 第32页 | | ·信念空间设计 | 第32-34页 | | ·影响操作的设计 | 第34-35页 | | ·算法实现的流程 | 第35页 | | ·测试函数优化与结果分析 | 第35-41页 | | ·测试函数 | 第35-36页 | | ·评价指标 | 第36-37页 | | ·测试实验设计 | 第37页 | | ·测试结果分析 | 第37-41页 | | ·本章小结 | 第41-42页 | | 第4章 改进的文化微粒群算法在风速模型中的应用 | 第42-52页 | | ·引言 | 第42页 | | ·风能及风能资源基本知识 | 第42-46页 | | ·风能及其特点 | 第42-43页 | | ·风速的统计特性 | 第43页 | | ·主要的风能评价指标 | 第43-46页 | | ·Weibull概率模型参数优化的传统方法 | 第46-49页 | | ·应用极大似然法计算Weibull概率模型参数 | 第46-48页 | | ·应用最小二乘法求解Weibull概率模型参数 | 第48-49页 | | ·应用ECPSO算法求解Weibull参数模型 | 第49-50页 | | ·算例分析 | 第50-51页 | | ·本章小结 | 第51-52页 | | 第5章 离散文化微粒群算法及其在风机选型模型中的应用 | 第52-62页 | | ·引言 | 第52页 | | ·改进的离散文化微粒群算法 | 第52-57页 | | ·信念空间的设计 | 第52-55页 | | ·主群体空间设计 | 第55-57页 | | ·影响函数和接收函数 | 第57页 | | ·风电场风机优化选型模型 | 第57-58页 | | ·最大装机容量模型 | 第57-58页 | | ·风电场性价比模型 | 第58页 | | ·算例分析 | 第58-61页 | | ·本章小结 | 第61-62页 | | 第6章 总结与展望 | 第62-64页 | | ·工作小结 | 第62页 | | ·工作展望 | 第62-64页 | | 参考文献 | 第64-70页 | | 致谢 | 第70-71页 | | 作者在攻读硕士学位期间发表的论文和参与的科研项目 | 第71页 |
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论文编号BS160332，这篇论文共71页
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