《表A3 8月23日预测误差与DFD分析》

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《基于负荷预测和非支配排序遗传算法的人工相序优化方法》

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对实际台区2019年8月23日运行数据的预测值与真实值进行误差分析，验证Elman神经网络方法预测的有效性，并比较8月23日运行数据的预测值与真实值之间的曲线相似度和8月23日与8月22日真实值的曲线相似度，验证预测数据较历史数据的精准性。8月23日预测误差与DFD分析如附录A表A3所示。表A3中，RMSE说明预测值的离散程度较低，MAE反映了预测值误差较小，表明Elman神经网络预测的有效性；调相日预测值与真实值的DFD较调相日真实值与历史数据真实值的DFD低，说明了通过预测数据进行相序优化比通过历史数据进行相序优化更准确，可以在一定程度上消除人工调相利用历史数据的迟滞性。