多种预测方法误差性能对比：BHyPreC方法在最低误差值和MSE指标上表现最优，误差值仅为0.000507

多种预测方法误差性能对比分析

在时间序列预测领域，选择适当的预测方法对结果的准确性至关重要。本文基于ichartcool图表工具，对多种预测方法的误差性能进行了详细对比分析，特别关注BHyPreC方法在最低误差值和均方误差(MSE)指标上的优异表现。

本次对比研究涵盖了六种主流预测方法：ARIMA、BIC、LSTM、GRU、Bi-LSTM以及BHyPreC方法。每种方法都在相同的数据集上进行了测试，以确保对比的公平性。通过ichartcool生成的可视化图表清晰地展示了各方法在误差性能方面的差异。

最低误差值和均方误差(MSE)是评估预测模型性能的两个关键指标。从对比结果来看，BHyPreC方法在这两个指标上都表现出了显著优势，其最低误差值仅为0.000406，MSE值为0.000507，明显优于其他对比方法。

每种方法都经过参数优化，找到了最佳的划分比例和窗口大小。值得注意的是，深度学习模型(LSTM、GRU、Bi-LSTM和BHyPreC)都找到了特定的最优窗口大小，而传统统计方法(ARIMA和BIC)则不需要窗口大小参数。

方法名称	最低误差值	MSE	最优划分比例	最优窗口大小
ARIMA	0.000602	0.000753	65:35:00	N/A
BIC	0.000556	0.000695	65:35:00	N/A
LSTM	0.000536	0.00067	70:30:00	96
GRU	0.000506	0.000632	70:30:00	48
Bi-LSTM	0.000555	0.000694	70:30:00	48
BHyPreC	0.000406	0.000507	65:35:00	48

下图通过ichartcool生成的对比图表，直观展示了各预测方法的误差性能对比。可以清楚地看到BHyPreC方法在误差值方面的显著优势。

通过详细的数值对比和可视化分析，可以得出结论：BHyPreC方法在预测精度方面表现最优，其创新的混合预测架构有效降低了预测误差。这一发现为时间序列预测领域提供了新的技术思路，具有重要的实践应用价值。