Skip to Main Content
Table 1

Forecasting performance of the components

CriteriaIMF1IMF2IMF3IMF4IMF5IMF6IMF7IMF8IMF9Residue
Training dataset 0.857 0.9643 0.999 
NS 0.5022 0.8663 0.9964 0.999 
MAE 5.6519 1.2482 1.4208 0.2048 0.0014 0.0001 
MARE (%) 175.57 126.35 9.7520 5.4598 0.9614 0.2853 0.0537 
RMSE 6.3545 1.2346 1.4652 0.1631 0.0083 0.0014 0.0001 
Validating dataset 0.7119 0.9312 0.9969 0.9983 
NS 0.5022 0.8663 0.9937 0.9966 
MAE 7.3310 1.6842 2.2209 0.4052 0.0225 0.0023 0.0014 0.0001 
MARE (%) 229.44 198.92 12.2750 8.9845 1.6914 0.3594 0.0892 0.0039 0.0001 
RMSE 9.8449 2.7634 2.8642 0.5371 0.0280 0.0027 0.0017 0.0001 
CriteriaIMF1IMF2IMF3IMF4IMF5IMF6IMF7IMF8IMF9Residue
Training dataset 0.857 0.9643 0.999 
NS 0.5022 0.8663 0.9964 0.999 
MAE 5.6519 1.2482 1.4208 0.2048 0.0014 0.0001 
MARE (%) 175.57 126.35 9.7520 5.4598 0.9614 0.2853 0.0537 
RMSE 6.3545 1.2346 1.4652 0.1631 0.0083 0.0014 0.0001 
Validating dataset 0.7119 0.9312 0.9969 0.9983 
NS 0.5022 0.8663 0.9937 0.9966 
MAE 7.3310 1.6842 2.2209 0.4052 0.0225 0.0023 0.0014 0.0001 
MARE (%) 229.44 198.92 12.2750 8.9845 1.6914 0.3594 0.0892 0.0039 0.0001 
RMSE 9.8449 2.7634 2.8642 0.5371 0.0280 0.0027 0.0017 0.0001 
Close Modal

or Create an Account

Close Modal
Close Modal