《表3 不同模型预测误差：基于VMD和LSTM的超短期风速预测》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
在测试集上，各模型预测风速与原始风速的比较如图6所示，它们的评价指标如表3所示。
| 图表编号 | XD00162157700 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.06.01 |
| 作者 | 王俊、李霞、周昔东、张凯 |
| 绘制单位 | 重庆交通大学河海学院、重庆交通大学河海学院、重庆交通大学航运与船舶工程学院、重庆交通大学河海学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表2 2种模型误差对比：基于改进经验小波变换和最小二乘支持向量机的短期风速预测》2021.02.28
- 《表1 4种模型误差对比：基于改进经验小波变换和最小二乘支持向量机的短期风速预测》2021.02.28
- 《表2 本文模型预测误差：基于变分模式分解和深度门控循环网络的风速短期预测模型》2018.12.25
- 《表3 各预测模型误差：基于变分模式分解和深度门控循环网络的风速短期预测模型》2018.12.25
- 《表1 各分量模型参数：基于变分模式分解和深度门控循环网络的风速短期预测模型》2018.12.25
- 《表4 评价结果对比：计及电价和Attention机制的LSTM短期负荷预测模型》2020.11.30
- 《表1 烟气计算参数：计及电价和Attention机制的LSTM短期负荷预测模型》2020.11.30
- 《表3 预测结果误差对比：基于VMD和GWO-SVR的电力负荷预测方法》2020.12.01
- 《表2 预测性能对比：基于VMD和双重注意力机制LSTM的短期光伏功率预测》2021.02.10
- 《表1 基于不同注意力机制的LSTM模型预测误差》2021.02.10
- 《表1 相关性分析：基于Attention-LSTM的光伏超短期功率预测模型》2021.02.15
- 《表1 优化模型参数：基于多源数据和模型融合的超短期母线负荷预测方法》2021.01.05
- 《表1 实验使用的特征：基于LSTM的超短期光伏发电功率预测》2020.04.25
- 《表5 模型预测误差：基于二次分解的改进时间序列超短期风速预测研究》2020.07.30
- 《表8 预测结果误差对比：基于CNN-LSTM网络模型的风电功率短期预测研究》2020.08.01
- 《表3 初始训练样本：基于VMD-SE-LSSVM和迭代误差修正的光伏发电功率预测》2020.02.28
- 《表4 预测误差比较：基于VMD-SE-LSSVM和迭代误差修正的光伏发电功率预测》2020.02.28
- 《表1 模型参数设置：基于经验模态分解和误差校正的短期风速预测》2020.01.20
- 《表4 24h预测误差：LSTM在宜昌短期电力负荷预测中的试验应用》2019.09.01
- 《表3 误差分析：基于DTCWT与LSSVM的风电场短期风速预测》2019.02.28