《表3 原始ESN的预测误差与耗时》

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《考虑短期负荷影响的DeepESN电力市场实时电价预测研究》

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本文为验证Deep ESN预测实时电价效果，将Deep ESN、SVM和原始ESN进行对比。Deep ESN的参数为：储备池规模NR=64、储备池个数NL=3、激活函数为tanh、IP学习率η=10-3、稀疏程度SD=0.3，原始ESN初始化参数为：储备池规模N=512、谱半径SR=0.8、稀疏程度α=0.3，激活函数为tanh。SVM的和函数为径向基函数（Radical Basis Function，RBF）。这3个模型均以表1所示的数据作为训练与预测的输入和输出。即以2018年1-6月的数据作为训练集，应用上述3种方法分别对7月1-5日的数据进行预测。表2、表3和表4列出了每日EMCP数据的RMSE、MAPE和训练用时。