《表3 不同评价指标的计算结果》

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《基于深度学习算法的粮堆温度预测研究》

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为验证本实验选择的LSTM模型在粮堆温度预测方面的有效性，本文选择SVM、ARIMA2种方法进行对比实验，分别对原有样本数据进行模型训练和验证各50次，取其平均值绘制不同模型下预测值与真实值的拟合图，并计算不同评价指标的平均结果，见表3。