《表4 预测结果评价：基于深度自编码器的大型龙门加工中心热误差建模方法》

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《基于深度自编码器的大型龙门加工中心热误差建模方法》

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图7、8为两种模型分别在X、Y、Z 3个方向上的预测曲线。实验结果表明，所提出的建模方法有较高的预测精度，优于传统多元回归模型等方法。实验时，多元回归模型的最大误差可达20μm，深度学习模型的预测误差范围在1μm以内。采用均方根误差（Root mean square error，RMSE）和平均绝对百分比误差（Mean absolute percentage error，MAPE）对模型的预测准确度进行评价，评价结果如表4所示。