《表4 北京PM2.5单步训练和测试误差比较》

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《基于VMD循环随机跳跃状态网络的时间序列长期预测》

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通过所提出方法对北京PM2.5时间序列进行单步预测，预测曲线与误差曲线如图5所示.图5中:实线为测试期望值，虚线为测试实际值.由图5可见，预测曲线能够很好地跟踪实际曲线，预测误差范围基本在[-5，5]内.与其他方法进行对比得到预测指标如表4所示.由表4可见，所提出混合模型具有更低的预测误差，通过对比训练误差和测试误差，两者差距较小，没有出现过拟合现象.