《表2 不同方法的预测结果》

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《基于MEEMD-KELM的短期风电功率预测》

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从表2可知，MEEMD-KELM方法的MAE值和RMSE值明显低于EMD-KELM、EEMD-KELM、CEEMD-KELM组合预测方法。这说明了MEEMD在分解过程中重构误差低于其他方法且具有良好的正交性，同时较少的IMF分量也降低了KELM组合预测中产生的误差。EMD-KELM、EEMD-KELM、CEEMD-KELM、MEEMD-KELM方法优于KELM方法，说明经验模态分解可降低信号的波动性、间歇性对信号产生影响。