《表1 不同算法的风速预测结果 (10 min)》

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《基于总体经验模态分解和CoDE-BP短期风速预测》

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经EEMD分解后，用每个IMF分量和残差分量r训练CoDE-BP神经网络模型，CoDE-BP网络输入层、隐含层、输出层分别设置为6、10、1，最终的风速预测结果由单个IMF分量和残差分量r预测结果叠加得到。EEMD-CoDE-BP模型的风速预测结果如图4（f）所示。为了进行比较，传统的BP、WNN、ENN、CoDE-BP、EMD-CoDE-BP模型的风速预测结果分别如图4中（a）～（e）所示。另外，各个风速预测模型的评价指标在表1中列出。