《表7 四种模型的预测误差对比》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于混沌特性分析和Volterra滤波器的光伏出力预测》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

为进一步说明组合预测模型的优劣，将其与BP神经网络模型、RBF神经网络模型、SVM模型的预测结果作对比，部分预测结果及误差对比分别如图8、表7所示。由表7可知，四种模型中本文组合模型的EMAE和ERMSE最小，预测精度在所有模型中最高，而RBF的预测性能最差，其两个预测误差在所有模型中也是最大的。BP和SVM在不同嵌入维数下的EMAE平均值分别为7.71%和7.63%，ERMSE平均值分别为12.24%和12.35%。由图8可知，不同单一模型在不同时刻的预测性能表现不同，在某些时刻误差会很大。相对来说，组合模型在这些时刻则表现出较强的鲁棒性和较好的稳定性。综上，组合模型在综合3种单一模型的基础上，实现了其预测性能最优。