《表2 检验指标：基于改进型BP神经网络的房地产预警》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
由图2可看出，预测输出和实际输出完全吻合。检验指标见表2所列。
| 图表编号 | XD00125049400 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2019.12.20 |
| 作者 | 王奕翔、李昂、王晟全 |
| 绘制单位 | 广西大学、南京理工大学紫金学院电子工程与光电技术学院、南京邮电大学通信学院、南京理工大学紫金学院电子工程与光电技术学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表3 预测样本预警精度：基于BP神经网络的输电线路雷击故障预测》2020.09.28
- 《表3 模型误差评价结果：基于QPSO-BP神经网络的火灾预警算法》2020.10.15
- 《表3 环闭合差的规定：基于BP神经网络的网络舆情预警研究》2020.12.01
- 《表1 治疗效果：基于BP神经网络的网络舆情预警研究》2020.12.01
- 《表2 因子分析结果：我国房地产上市公司信用评级研究——基于BP神经网络方法》2020.04.20
- 《表2 解释的总方差：网贷平台的财务风险预警研究——基于Logistic模型和BP神经网络的实证》2020.05.15
- 《表4 旋转成份矩阵：基于BP神经网络的娱乐业财务风险预警研究》2019.12.01
- 《表3 解释的总方差：基于BP神经网络的娱乐业财务风险预警研究》2019.12.01
- 《表5 分类：基于BP神经网络的娱乐业财务风险预警研究》2019.12.01
- 《表2：A股上市公司财务预警模型对比研究——基于logistic回归和BP神经网络模型》2019.09.15
- 《表2 部分样本数据：基于改进BP神经网络的供热负荷预测模型》2019.07.15
- 《表1 财务预警指标：基于BP神经网络模型的我国航空公司财务风险预警实证研究》2019.06.05
- 《表7 零件2基于改进的BP神经网络的输出和识别结果》2019.07.25
- 《表3 评价指标结果对比：基于改进PSO-BP神经网络的回弹预测研究》2019.01.01
- 《表1 预选财务预警指标：基于三种BP-NNs改进算法的财务预警研究》2019.03.20
- 《表9 预警状态表：基于人工神经网络的房地产金融风险预警体系构建——以柳州市为例》2019.03.01
- 《表8 因子得分：基于人工神经网络的房地产金融风险预警体系构建——以柳州市为例》2019.03.01
- 《表6 成分矩阵：基于人工神经网络的房地产金融风险预警体系构建——以柳州市为例》2019.03.01
- 《表2 二维决策表：基于改进BP神经网络的饮料销售预测模型研究》2018.09.28
- 《表2 轨迹识别对比：基于改进BP神经网络的船舶轨迹识别方法》2019.12.16