Atypeでの予測を行った際の誤差の平均値を 表8.2に示す。誤差の平均値が最も小さいのは遅れ1、遅れ3ともに合成2の方法である。 また、遅れ1よりも遅れ3の方が、すべての方法において誤差を小さくしている。 これは、学習中の最終的な誤差とは逆の現象である。
入力した気温をそのまま予測値として出力したとすると、その場合の誤差は 約0.749℃である。 したがって、この値を下回ることが予測を行なっているという 最低限の条件と考えられる。 そして、この条件を満たすのは遅れ1と遅れ3の合成2の方法のみである。
| 普通の学習 | 出力分割 | 並列処理1 | 並列処理2 | 合成1 | 合成2 | |
| 遅れ1での予測 | 2.140535 | 1.784108 | 0.839948 | 2.333941 | 1.099627 | 0.720263 |
| 遅れ3での予測 | 2.106739 | 1.686356 | 0.834394 | 2.286218 | 0.846206 | 0.710481 |