《表1 NARX模型和其他模型的性能指标对比结果》

  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

《基于数据清洗和动态神经网络的风电机组齿轮箱油温预警方法研究》

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

为了更好地判定模型的预测结果，采用均方差（Mean Squared Error，MSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）、平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error，MAPE）值来评价模型精度，并与BP、ELMAN神经网络进行对比。MSE、MAE、MAPE等误差指标越小，模型的预测精度越高，其中MSE描述了误差的偏离程度，反映了模型的稳定性，其值越小，则系统越稳定[17]。性能对比结果如表1所示。