《表6 三个降阶模型的均方根误差》

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《基于自编码器和LSTM的模型降阶方法》

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对于基于多层自编码器和LSTM的降阶模型，我们可以按照编码器、预测网络、解码器的顺序将三个网络拼接成一个网络作为构建的降阶模型，并对拼接后的网络进行微调。因此，在本节中，我们将比较三种降阶模型。三种模型分别是基于PCA和LSTM的降阶模型（PCA and LSTM based ROM，PLRom）、基于MAE和LSTM的降阶模型（MAE and LSTM based ROM，MLRom）、微调后的基于MAE和LSTM的降阶模型（Fine-tuned MAE and LSTM based ROM，FMLRom）。在对MLRom进行微调时，使用的损失函数为均方误差，批大小为100，训练时期为10，使用Adam优化器。三个降阶模型在测试集上的均方根误差见表6。