WikiEdge:ArXiv-2408.17185v1/terms
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這篇文章的術語表如下：
- 風速預測（Wind Speed Forecasting）：風速預測是利用歷史風速數據和可能的其他氣象參數來預測未來風速的過程。
- 最小二乘支持向量機（Least Squares Support Vector Machines, LSSVM）：LSSVM是一種用於回歸問題的機器學習算法，它通過最小化一個二次損失函數來解決傳統的支持向量機問題。
- 量子行為粒子群優化（Quantum-behaved Particle Swarm Optimization, QPSO）：QPSO是一種啟發式搜索算法，模仿量子力學原理，用於解決優化問題。
- 長短期記憶網絡（Long Short-Term Memory, LSTM）：LSTM是一種時間遞歸神經網絡架構，能夠學習長期依賴信息，適用於序列數據的預測。
- 經驗模態分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）：EMD是一種自適應的信號處理方法，用於將一個複雜的數據集分解為一系列本徵模態函數。
- 變分模態分解（Variational Mode Decomposition, VMD）：VMD是一種信號處理技術，用於將一個信號分解為具有不同中心頻率的帶限模態。
- 連續變分模態分解（Successive Variational Mode Decomposition, SVMD）：SVMD是VMD的改進版本，通過迭代方式自動選擇分解參數，以改善模態分解的效果。
- 均方根誤差（Root Mean Square Error, RMSE）：RMSE是衡量預測模型預測值與實際觀測值差異的統計指標，是觀測值偏差的平方和平均值的平方根。
- 平均絕對誤差（Mean Absolute Error, MAE）：MAE是預測誤差的絕對值的平均，常用作預測精度的度量。