Autoencoder for wind power prediction

Tasnim, Sumaira; Rahman, Ashfaqur; Oo, Amanullah Maung Than; Enamul Haque, Md.

doi:10.1186/s40807-017-0044-x

Sustainable Energy Research

Table 4 Comparison of day-ahead prediction error between ensemble and individual classifier

From: Autoencoder for wind power prediction

Station ID	LR		SVR
Station ID	Ensemble	Individual	Ensemble	Individual
1	0.142885891	0.158745401	0.151765852	0.154690523
2	0.185323896	0.204141252	0.181483133	0.181483133
3	0.142028455	0.147612633	0.153904486	0.153904486
4	0.181817413	0.187692165	0.182977568	0.182977568
5	0.160288791	0.160288791	0.155219832	0.155219832
6	0.173823134	0.187497948	0.176953014	0.176953014
7	0.157241875	0.157241875	0.157678593	0.157678593
8	0.185274125	0.190436049	0.181400012	0.181400012
9	0.205952707	0.2829651	0.142708409	0.147645008
10	0.11644977	0.125651903	0.102759471	0.120537527
11	0.118821106	0.12915816	0.127914958	0.129317628
12	0.113868753	0.126101257	0.119472275	0.121783896
13	0.168200001	0.171274581	0.173443731	0.173443731
14	0.147638806	0.148608036	0.151578639	0.151578639
15	0.223062506	0.223062506	0.233422779	0.233422779
16	0.093927553	0.102382524	0.077646418	0.084897467
17	0.15112959	0.198754492	0.125067241	0.136660189
18	0.120302894	0.129915013	0.127028267	0.127075312
19	0.101401552	0.112797151	0.123616697	0.123616697
20	0.10579408	0.117683069	0.104869831	0.112822861
21	0.15130261	0.15130261	0.149316514	0.149316514
22	0.157573647	0.174779583	0.173005162	0.173005162
23	0.125955248	0.140049277	0.129803347	0.130197666
24	0.143361632	0.148172506	0.148343082	0.148343082
25	0.143758612	0.149831929	0.142141103	0.142141103
26	0.130253949	0.147969592	0.149813577	0.149813577
27	0.131943324	0.14227867	0.125964935	0.125964935
28	0.118666793	0.130837852	0.133828821	0.133828821
29	0.122226241	0.138679331	0.118121759	0.133630285
30	0.142223909	0.161616039	0.142592948	0.144650028
31	0.166660363	0.173652966	0.170347233	0.170347233
32	0.153293651	0.159214604	0.149550942	0.152360213
33	0.178974823	0.19358265	0.171594656	0.176295101
34	0.13509713	0.141659004	0.135028746	0.137897616
35	0.094145321	0.110625962	0.078389329	0.103029102
36	0.159670601	0.162080032	0.158851042	0.158851042
37	0.112118362	0.127980766	0.103266967	0.123596907
38	0.12829815	0.136969724	0.129128618	0.133467723
39	0.11058723	0.13897572	0.10147942	0.134475242
40	0.18610048	0.18689332	0.185568959	0.185568959
41	0.115441421	0.133437637	0.122019194	0.132047504
42	0.133978696	0.146791745	0.141909547	0.149028945
43	0.080612644	0.098312817	0.075334057	0.093026928
44	0.103591698	0.126416089	0.098886049	0.126304484
45	0.120956411	0.125752431	0.121369717	0.121369717
46	0.066782811	0.098091147	0.051633227	0.083768326
47	0.074709577	0.146046372	0.065871144	0.089716532
48	0.116237973	0.12421172	0.127333864	0.127333864
49	0.097123426	0.107059991	0.08476987	0.096858278
50	0.074662291	0.100279726	0.056369624	0.102200962
51	0.124928262	0.13224318	0.115692258	0.12026281
52	0.12260507	0.132825722	0.130127462	0.130127462
53	0.141934357	0.15139564	0.146256738	0.146256738
54	0.117538787	0.134271479	0.117826505	0.130975442
55	0.167406487	0.170774335	0.178121158	0.178121158
56	0.121676858	0.121676858	0.150657622	0.150657622
57	0.263049521	0.263049521	0.261237818	0.261237818
58	0.143628828	0.146794392	0.137061915	0.137396196
59	0.155726183	0.162753727	0.169152981	0.169152981
60	0.191407122	0.194091652	0.180408327	0.180408327
61	0.134242101	0.13595202	0.133685114	0.133685114
62	0.140952265	0.145129362	0.14789941	0.14789941
63	0.16355478	0.17036906	0.168653953	0.168653953
64	0.108631779	0.125395886	0.108052209	0.120398149
65	0.152778773	0.152778773	0.15345081	0.15345081
66	0.157908601	0.184463321	0.165405634	0.165405634
67	0.195097256	0.197356767	0.202343079	0.202343079
68	0.161617909	0.166242503	0.161030717	0.161030717
69	0.157390727	0.157746289	0.159100002	0.159100002
70	0.199218631	0.199218631	0.20398659	0.20398659

Back to article page