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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

随着世界经济的迅速发展，全球能源危机日益严重，世界各国纷纷将注意力放在了可再生能源上，如风能、太阳能、潮汐能、水能等新型可再生能源。其中，风能作为清洁的可再生能源，它是取之不尽用之不竭的，而对于风能的利用中，风力发电是技术最纯熟，最具规模开发和商业发展前景的方式。发展风电对于改善能源结构、保护生态环境、保障能源安全和实现经济的可持续发展等方面有着极其重要的意义。大力发展风电这已经成为世界上的共识。

能源是国民经济发展的重要物质基础和人类生活必需的物质保证。我国人口众多但资源相对缺乏在全面建设小康社会的进程中国民经济持续快速发展能源需求将不断增长我国将面临严峻的能源供应问题。我国幅员辽阔，海岸线长，因此具有丰富的风能资源，初步估计大约有32亿千瓦。

风力发电有很多优点，但是想要尽可能多且好的利用风能并不是一件简单的事情，风电的波动性和间接性会对局部电网的稳定运行造成一定影响，从而阻碍风电产业的发展。因此，如何可靠准确的根据风力发电输出电量的情况对电网的运行进行合理调配是一个急需解决的问题。如果可以对风速和风向进行较为准确的预测，就能准确的预测风电功率，以便电力调度部门及时调整调度计划，还能减少风电机组输出功率的波动幅度，从而减少电网随机变化的负面影响。本课题正是对风电场风向风速进行预测的研究。

2. 研究的基本内容

1. 从机器学习和统计学习角度深入的分析和探讨支持向量机理论。

   分析支持向量机的理论基础——统计学习理论的若干原理，概述统计学习研究的基本问题和内容，重点探讨支持向量机的基本概念、理论与方法以及支持向量机的基本模型。

2. 阐述并分析支持向量机回归实现算法，详细分析损失函树和核函数，以及模型参数对支持向量机性能的影响，对它们在实际应用中的选择提供理论上的依据。
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   3. 实施方案、进度安排及预期效果

   2018年1月6日前：完成任务数的填写；

   2018年1月6日至2018年1月14日：完成开题报告；

   2018年1月14日至2018年2月4日：完成毕业论文设计大纲和设计说明；

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   4. 参考文献

   1. CRISTIANININ,SHAWE-TAYLORJ．支持向量机导论[M]．中文,译．北京:电子工业出版社,2004
   2. 李航. 统计学习方法. 清华大学出版社,2012
   3. 李洪波. 支持向量机分析、实现和应用. Master Thesis.1999
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