《表1 三种预测模型误差分析》

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《基于气象因子与误差修正的改进卷积神经网络短期风速预测模型》

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由表1可知，CNN的预测精度比BP神经网络高，而ME-MC-NN较之CNN和BP神经网络，平均百分比误差分别降低了5.079%、14.373%，预测精度最高，原因在于其采用多尺度卷积核有效地增强了网络特征提取的能力，而考虑误差因素修正预测值进一步降低了预测误差。经验证，本文所提模型的预测性能最优，说明考虑气象因子与误差修正可有效提高模型预测精度，亦证明了该预测模型构建的合理性。