《表2 两种模型误差对比》
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《基于改进布谷鸟算法-BP神经网络的松茸发酵过程软测量建模》
表2为松茸发酵过程中菌丝生物量用改进CS-BPNN和传统BPNN软测量模型预测输出的误差对比情况。由表能够轻易发现,对于第一批测试样本,改进CS-BPNN模型下样本均方根误差(RMSE)为0.247 7,明显低于传统BPNN均方误差0.581 4。其他两批测试样本,传统BPNN的均方误差也明显高于CS-BPNN,表明了改进CS-BPNN建模的预测性能更为优越,稳定性更强并且精度更高。由于采用离线软测量建模,在实际应用中离线建模速度并是很重要,因此此处不做详细说明。
图表编号 | XD0053828600 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.05.25 |
作者 | 朱湘临、宋彦、王博、丁煜函、朱莉、姜哲宇、陈威 |
绘制单位 | 江苏大学电气信息工程学院、江苏大学电气信息工程学院、江苏大学电气信息工程学院、江苏大学电气信息工程学院、江苏大学电气信息工程学院、无锡太湖水务有限公司、江苏大学电气信息工程学院 |
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