《表3 ENN、CEEMD-SE-ENN和CEEMD-SE-MEA-ENN算法对比》

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《基于Elman神经网络的PM_(2.5)质量浓度区间预测》

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为了更好地验证CEEMD-SE-MEA-ENN模型预测性能，分别计算3种模型在不同置信水平下的PICP、PINAW、AWD指标，如表3所示．从表3可看出，相比于ENN和CEEMD-SE-ENN模型，本文所提出CEEMD-SE-MEA-ENN模型PINC和AWD指标有着较为明显改善，其中PINC分别提高了4.854 1、2.692 1，AWD分别降低了0.63、0.37（以90%置信水平为例）．然而，PINAW指标与其他2种模型相比，略微增大，主要是因为CEEMD-SE-MAE-ENN模型以牺牲相对较小PINAW为代价，从而使得PICP提高，AWD降低．因此，综合3种性能指标来看，CEEMD-SE-MAE-ENN模型预测性能更优．