《表5 OLR,GWR和GNNWR模型的PM2.5拟合和预测结果》
提示:宽带有限、当前游客访问压缩模式
本系列图表出处文件名:随高清版一同展现
《基于地理神经网络加权回归的中国PM_(2.5)浓度空间分布估算方法》
PM2.5浓度空间估算性能及其回归关系的建模水平主要通过训练集的拟合精度以及测试集的预测效果两方面进行综合评价。OLR、GWR和GN-NWR模型建模结果如表5所示,评价指标主要包括决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、AICc、F1统计量和显著性检验水平等。
图表编号 | XD00116650800 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2020.01.25 |
作者 | 杜震洪、吴森森、王中一、汪愿愿、张丰、刘仁义 |
绘制单位 | 浙江大学地球科学学院地理与空间信息研究所、浙江省资源与环境信息系统重点实验室、浙江大学地球科学学院地理与空间信息研究所、浙江省资源与环境信息系统重点实验室、浙江大学地球科学学院地理与空间信息研究所、浙江大学地球科学学院地理与空间信息研究所、浙江省资源与环境信息系统重点实验室、浙江大学地球科学学院地理与空间信息研究所、浙江省资源与环境信息系统重点实验室、浙江大学地球科学学院地理与空间信息研究所、浙江省资源与环境信息系统重点实验室 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |