《表7 数据分解前后模型误差比较》

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《考虑时延特征的燃煤锅炉NO_x排放深度学习建模》

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由图5可以看出，所有算法在使用EMD分解算法之后，预测精度都有所改进，说明了利用EMD分解进行数据特征提取的有效性。出现这一结果的原因可能是由于EMD算法将输入信号分解为高频和低频，提高了输入信息的提取能力，因此所有数据驱动算法的精度均获得了提升。为了进一步对比各算法的建模精度并定量计算数据分解对预测精度的影响，对各算法的误差评价指标进行了计算与比较，如表7所示。