An Intelligent Ensemble Neural Network Model for Wind Speed Prediction in Renewable Energy Systems

Table 5

Proposed criteria with computed mean square error for fixing the hidden neurons in ensemble neural network model.

Proposed criteria for fixing number of hidden neurons	Number of hidden neurons	Mean square error
		MLP	Madaline	BPN	PNN	Ensemble NN
	74	0.121	0.013	0.1573	0.025	0.079075
	4	0.059	0.082	0.0547	0.067	0.065675
	17	0.578	0.021	0.8859	0.038	0.380725
	90	1.3	0.874	0.2731	0.211	0.664525
	13	0.009	0.188	0.1527	0.055	0.101175
	69	0.013	0.19	2.0259	0.091	0.579975
	29	0.1	0.03	6.7517	0.089	1.742675
	52	0.007	0.82	8.6577	0.0278	2.378125
	12	0.2214	0.556	2.0249	0.015	0.704325
	59	0.4621	0.077		0.0011	0.135142
	1	0.0995	0.07			0.042435
	80	0.1363	0.53		0.1071	0.195275
	41	0.2578	0.449		0.025	0.182957
	75	0.1934	0.781			0.243703
	54	0.772	0.81			0.401177
	16	0.188	0.026			0.053907
	88	1.418	0.578			0.499065
	21	0.08	0.53	0.4513	0.0735	0.283700
	9	0.188	1.024	0.0112	0.0771	0.325075
	8	0.135	0.0113	0.0094	0.0422	0.049475
	33	0.29	0.0084		0.0366	0.083804
	101	0.071	0.0135		0.1188	0.050834
	95	0.29	0.008		0.2088	0.126706
	85	0.091	0.0848		0.001	0.044301
	50	1.1039	0.0727	0.0697	0.1	0.336575
	92	0.416	0.0695	0.116	0.305	0.226625
	11	0.5746	0.0907	0.088	0.05	0.200825
	35	0.1611	0.0758	0.0497	0.0933	0.094975
	7	0.4042	0.0457		0.5498	0.249926
	84	0.5825	0.0547		0.2613	0.224647
	38	0.4303	0.0232	0.0231	0.578	0.263650
	97	0.7184	0.0155		0.09	0.205975
	30	0.3417	0.0171		0.084	0.110700
	46	0.467	0.049		0.136	0.163001
	27	0.151	0.0723		0.2279	0.112800
	70	0.2621	0.0278		0.6392	0.232275
	20	0.3376	0.035		0.3536	0.181561
	91	0.1544	0.0083	0.5036	0.661	0.331825
	44	0.195	0.0161	0.0095	1.63	0.462650
	77	0.2874	0.0118	0.0049	1.418	0.430525
	26	0.02	0.0092	0.0043	0.881	0.228625
	60	0.32	0.0113		0.0414	0.093293
	66	0.539	0.0084		0.0285	0.144114
	94	0.74	0.0135		0.0541	0.201997
	2	0.04	0.0758		0.0651	0.045225
	48	0.128	0.0881		0.0959	0.078000
	67	0.171	0.1349		0.0798	0.096425
	65	0.83	0.1079	0.5498	0.0487	0.384100
	53	0.171	0.1342	0.2613	0.0084	0.143725
	73	0.0907	0.2272	0.2808	0.0135	0.153050
	87	0.0758	0.0879	0.772	0.008	0.235925
	34	0.0881	0.0044	0.188	0.0116	0.073025
	89	0.1349	2.5344	1.418	0.086	1.043325
	58	0.1079	0.0029	0.08	0.0907	0.070375
	102	0.1342		0.188	0.0758	0.099500
	61	0.0106		0.0314	0.0586	0.025150
	18	0.0113		0.2895		0.075200
	55	0.0084	0.0055	0.1354		0.037325
	31	0.0135	0.0259	0.01	0.0112	0.015150
	14	0.0446		0.056	0.0075	0.027080
	62	0.1238	0.0072	0.578	2.209	0.729500
	45	0.1812	0.0178	0.541	0.0019	0.185475
	3	0.0359	1.8132	0.136	1.012	0.749275
	43	0.0618		0.01	0.0244	0.024192
	99	0.217	0.0222	2.199		0.609701
	57	0.0457	0.0014	1.418	0.0418	0.376725
	49	0.0547		0.01	0.1089	0.043400
	96	0.082	0.5036	0.102	0.6826	0.342550
	5	0.0623	0.0095	0.281	0.5188	0.217900
	68	0.1264	0.0049	0.419	0.4704	0.255175
	81	0.1149	0.0043	0.071	3.9044	1.023650
	25	0.049	0.098	0.83	0.3826	0.339900
	56	0.0723		0.135	0.736	0.235832
	47	0.0278		0.075	0.7182	0.205342
	76	0.035	0.102	0.032	0.2251	0.098525
	6	0.0125	0.0637		0.1006	0.044207
	24	0.0101	3.293		0.3915	0.923655
	32	0.0083	0.0845		0.1573	0.062622
	79	0.0161	3.2678		0.2291	0.878490
	37	0.0118	2.8695		1.7917	1.168295
	42	0.5746	1.9449		0.0737	0.648367
	82	0.1611	1.7361		0.0987	0.499096
	39	0.4042	0.6691		0.5597	0.408351
	19	0.4438	0.0585	0.0034	0.0565	0.14055
	51	0.071	1.4727		2.5634	1.02689
	22	0.031	0.9435		0.0314	0.25170
	71	0.075	0.1603		0.2895	0.13120
	40	0.032	0.0799		0.1354	0.06182
	93	0.071	0.2478		0.2613	0.14502
	78	0.29	0.2647	0.5036	0.2808	0.33477
	100	0.091	0.2325	0.0095	0.276	0.15225
	10	1.024	0.221	0.0049	0.5299	0.44495
	15	0.136	0.009	0.9315	0.0752	0.28792
	72	1.01	0.088	0.2581	0.0445	0.35015
	83	2.199	1.0171	0.3852	0.1892	0.94762
	36	1.418	0.2045	0.2573	0.1709	0.51267
	64	0.032	0.33	1.0982	0.076	0.38405
	86	0.82	0.8262	0.463	0.0397	0.53722
	63	0.228	0.7203	0.33	0.005	0.32082
	23	0.135	0.59	0.8262	0.0028	0.38850
	28	0.195	7.665	0.951	0.0013	2.20307
	98	0.2874	0.327	0.031	0.253	0.22460