《表4 在不同超参数配置下，参考风电机组T1的风电机组性能模型训练结果》

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《基于深度神经网络构建风电机组性能模型的超参数选择》

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注：测试数据集误差是指模型最终预测输出功率与实际输出功率的均方误差

本研究通过Grid Search的方法对超参数进行寻优，即将3个超参数所有配置排列组合后的全部方案均进行模型训练，最终选取结果最优的方案。每个不同超参数组合配置的训练采用2000批次（epoch），每批次300批大小（batch size），最终参考风电机组T1在不同超参数配置下的风电机组性能模型训练效果如表4所示。