《表6 两种模型拟合精度对比分析》

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《GA-NN模型在保定市水环境承载力评价中的应用》

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本文分别将两种模型的训练集和测试集的平均相对误差和均方误差作为拟合精度的对比，平均相对误差衡量的是模型预测结果的可信度，均方误差衡量的是观测值与真值之间的偏离程度，结果见表6。由表6可以看出，GA-NN模型的训练集和测试集的平均相对误差和均方误差均明显小于BP-NN，说明前者的拟合精度和预测精度均高于后者。另外，将两种模型的测试集误差曲线作到一张图上对比，对比图见图6。由图6可以看出，经过遗传算法优化的BP神经网络评价模型的拟合精度更高，拟合误差更加稳定，可靠，泛化能力更强。