Fig. 12 compares the exponential sm

Fig. 12 compares the exponential smoothing method and the
artificial neuron network methods against the last real 20 data of
the short term wind speed forecasting in Chetumal. It can be seen
that the SES method adjusts better to the real data and only a small
delay can be observed between the two curves. The ANN follows
the same tendency than the real data however the difference of the
wind speed values are higher than with the SES method.

Results (Thai) 1:

Fig. 12 เปรียบเทียบวิธีผืนเนนและวิธีเครือข่ายเซลล์ประสาทเทียมกับจริงสุดท้ายข้อมูล 20ความเร็วลมระยะสั้นที่คาดการณ์ใน Chetumal จะเห็นได้ว่า วิธี SES ปรับดีกว่าข้อมูลจริงและขนาดเล็กสามารถจะสังเกตความล่าช้าระหว่างเส้นโค้งทั้งสอง ดังนี้แอนแนวโน้มเดียวกันมากกว่าข้อมูลที่แท้จริงอย่างไรก็ตามความแตกต่างของการค่าความเร็วลมสูงกว่า ด้วยวิธี SES

Results (Thai) 2:

มะเดื่อ 12 เปรียบเทียบวิธีการปรับให้เรียบชี้แจงและ
วิธีการประดิษฐ์เครือข่ายเซลล์ประสาทกับข้อมูลจริง 20 สุดท้ายของ
ระยะสั้นการพยากรณ์ความเร็วลมในเชตูมัล จะเห็นได้
ว่าวิธี SES ดีกว่าที่จะปรับข้อมูลจริงและมีเพียงขนาดเล็ก
ล่าช้าสามารถสังเกตได้ระหว่างสองเส้นโค้ง ANN ต่อไปนี้
แนวโน้มเดียวกันกว่าข้อมูลจริง แต่ความแตกต่างของ
ค่าความเร็วลมสูงกว่าด้วยวิธี SES

Results (Thai) 3:

รูปที่ 12 เปรียบเทียบวิธีการปรับให้เรียบแบบเอ็กซ์โปเนนเชียลและวิธีป้องกันเซลล์ประสาทเทียม
เครือข่ายสุดท้ายจริง 20 ข้อมูล
ลมสั้นความเร็วการพยากรณ์ใน Chetumal . จะเห็นได้ว่า บริษัทจะปรับดีขึ้น
วิธีกับข้อมูลที่แท้จริงและความล่าช้าขนาดเล็ก
สามารถสังเกตได้ระหว่างสองเส้นโค้ง โดย Ann ดังนี้
เดียวกันแนวโน้มกว่าจริงข้อมูล อย่างไรก็ตาม ความแตกต่างของ
ค่าความเร็วลมสูงกว่า กับ บริษัท วิธี