《表1 神经元个数和误差关系表》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
在模型训练过程中，采集的数据来源于系统采集的目标路段的一周的交通流量数据，具有比较高的准确性。通过训练发现的神经元个数与误差的关系表1所示。
| 图表编号 | XD00108750700 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2019.07.01 |
| 作者 | 李晓飞、吕阳、周胜龙 |
| 绘制单位 | 吉林建筑科技学院计算机科学与工程学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
![表2 基于局部线性嵌入的粒子群—神经网络集合模型对不同近邻个数的台风强度独立样本预报误差（m·s-1）及与气候持续法相比预报技巧水平（%）（见文献[20])](http://bookimg.mtoou.info/tubiao/gif/GXQX202004002_16800.gif)
相关图表
- 《表2 3层隐藏层时不同神经元个数LSTM的预测误差》2020.10.10
- 《表4 隐藏层不同神经元个数的误差》2021.02.25
- 《表2 基于局部线性嵌入的粒子群—神经网络集合模型对不同近邻个数的台风强度独立样本预报误差（m·s-1）及与气候持续法相比预报技巧水平（%）（见文献[20])》2020.12.15
- 《表1 神经元个数与激活函数的选择对误差的影响》2020.11.01
- 《表2 神经元个数nh和缩放因子F》2020.12.01
- 《表1 网络训练误差与隐含层神经元数量的对应关系》2020.06.01
- 《表4 聚类后点云个数和强度误差统计》2020.06.01
- 《表4 代谢综合征（MS）组分个数与早期神经功能损伤程度的关系/例（%）》2020.04.05
- 《表4 隐含层在不同神经元个数下的训练误差》2019.07.15
- 《表2 不同隐含层神经个数对应的网络训练误差》2019.06.15
- 《表4 最优训练步数和隐含层神经元个数下BP网络的预报结果 (epochs=15 000, 隐含层神经元个数为6)》2019.02.01
- 《表3 不同隐含层神经元个数和训练步数下BP网络预报的均方根误差》2019.02.01
- 《表3 Lseq=400, 隐层神经元个数为128时, 不同Plen计步误差率》2019.01.01
- 《表2 不同分割长度以及不同隐层神经元个数平均计步误差率》2019.01.01
- 《表6 隐含层节点个数与训练误差的关系》2019.04.20
- 《表2 不同神经元个数SCG-BP网络准确率和迭代次数》2018.07.01
- 《表5 不同隐含层神经元个数的BP神经网络预测误差表》2018.05.01
- 《表2 不同神经元个数下预测强度的误差对比Table 2 Error comparison of predicted strength under different numbers of neurons》2018.03.25
- 《表3 不同隐藏层神经元个数的训练误差》2019.12.10
- 《表4 不同神经元个数网络训练后的均方误差》2019.08.01