《表1 最优网络结构参数Tab.1 Optimal network structure parameters》

  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

《考虑复杂关联关系深度挖掘的变压器状态参量预测方法》

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

随相关时间阶数K增加，预测结果的平均绝对误差呈下降趋势。在K增加至33以后，误差基本保持稳定。由此可知，预测未来60天内的顶层油温至少需要提供前1个月的历史数据。网络中隐层结构由1增加至4，相关时间阶数K从1增加至8，对应的误差下降趋势不明显。此后随K值增加直至33左右，误差大幅减小，且随着隐层由1增加至3，误差降低，隐层数为3和4的稳定误差基本持平。综合预测效果和模型训练速率，表1给出了最佳网络模型，其中各层神经元数通过多次试错法确定。