《表3 预测精度对比改进率 (mAE)》

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《一种改进灵敏度分析的在线自适应极限学习机算法》

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图6为截取图5中采样时间ID在150至160范围内的预测结果对比，其中圆圈标记实线为实测值.从图6中可以直观地看出，IS-ELM算法可以较为精确地描述交通流的变化趋势，且与其它预测算法相比，预测精度也更高，预测精度对比提高如表3所示.