小波包分解与多个机器学习模型耦合在风速预报中的对比

王同亮, 马绍休, 高扬, 宫毓来, 安志山

The hybrid of wavelet packet decomposition and machine learning models in wind speed forecasting

Tongliang Wang, Shaoxiu Ma, Yang Gao, Yulai Gong, Zhishan An

表3 模型预报结果拟合程度（R2）

Table 3 Fitting degree of model forecast results (R2)

模型 戈壁 绿洲 沙漠 单一XXX模型 WPD-XXX混合模型 WPD-XXX-CNN模型 单一XXX模型 WPD-XXX混合模型 WPD-XXX-CNN模型 单一XXX模型 WPD-XXX混合模型 WPD-XXX-CNN模型 SVR 0.8468 0.9520 0.9607 0.8682 0.9322 0.9459 0.1532 0.5506 0.5952 RF 0.8356 0.9706 0.9803 0.8460 0.9763 0.9846 0.3740 0.8827 0.8989 GBR 0.8311 0.9674 0.9726 0.8221 0.9824 0.9866 0.3243 0.8798 0.8935 ANN 0.8491 0.9700 0.9714 0.8692 0.9841 0.9834 0.5360 0.9372 0.9261 ELM 0.8329 0.9922 0.9943 0.8762 0.9967 0.9953 0.5276 0.9792 0.9754 CNN 0.8287 0.9571 0.9571 0.8864 0.9919 0.9919 0.4916 0.9349 0.9349 LSTM 0.8694 0.9725 0.9753 0.8852 0.9799 0.9788 0.5678 0.9369 0.9345 SLSTM 0.8533 0.9698 0.9660 0.8797 0.9862 0.9858 0.4360 0.9719 0.9588 BLSTM 0.8655 0.9641 0.9623 0.8924 0.9849 0.9873 0.5390 0.8950 0.9105 GRU 0.8627 0.9870 0.9888 0.8902 0.9918 0.9911 0.5674 0.9496 0.9449 CLCTM 0.8568 0.9931 0.9942 0.8719 0.9921 0.9923 0.4557 0.9308 0.9315 CGRU 0.8579 0.9933 0.9931 0.8796 0.9922 0.9914 0.4534 0.9461 0.9433 A3 0.8704 0.9953 0.9942 0.8923 0.9953 0.9945 0.5837 0.9714 0.9633 A12 0.8693 0.9896 0.9891 0.8891 0.9937 0.9932 0.5047 0.9311 0.9289