1. 毕业设计（论文）主要内容：

1. 认真学习机器学习及风电场功率预测所需的基础理论知识；

2. 根据相关参数建立用机器学习算法处理风电场短期预测问题的模型；

3. 选择一种语言（r、matlab、python）等，学习相关的编程知识，用其实现所建立模型，能够在pc端运行；

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   2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

   1. 学习和掌握机器学习和一门编程语言的基础知识；

   2. 实现对风电场功率的短期预测分析；

   3. 对算法进行评估和改进；

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      3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

      第 1-2 周 查阅、收集机器学习和风电场相关的资料，了解机器学习等理论及实现的基本方法，写出开题报告

      第 3-4 周 确定系统总体方案，学习编程语言并搭建出预测模型的核心部分

      第 5-7 周 设计系统其他模块的流程图及功能设计

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      4. 主要参考文献

      [1]张维杰,田建艳,王芳,张晓明,韩肖清,王鹏.改进型t-s模糊神经网络风电功率预测模型的研究[j].自动化仪表,2014,35(12):39-42.

      [2]刘代刚,周峥,杨楠,黄河,王震泉,许文超.基于最小二乘支持向量机的风功率短期预测[j].陕西电力,2014,42(10):18-21.

      [3]黄辰,吴峻青.基于人工神经网络的短期风电功率预测[j].华东电力,2014,42(07):1408-1410.

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