《表1 训练期和测试期RF模型预测性能》

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《基于数据挖掘的宽厚板板凸度控制》

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应用经过训练的RF模型进行测试集板凸度预测，预测结果如图5所示。依据预测结果分别计算模型平均相对误差绝对值MMRE、均方根误差RRMSE和确定性系数R2，分别统计训练阶段和测试阶段模型的性能指标，以对模型的可靠性和精度进行评价，结果如表1所示。由表1可知：RF模型精度较高，测试期预测相对误差未超过训练期预测相对误差，泛化性较好；均方根误差反映误差波动程度，RF模型2个阶段预测均方根误差均较小，预测值比较稳定；确定性系数反映预测准确性，测试期与训练期的确定性系数均接近1，预测数据基本可以拟合实际数值，因此预测模型能合理准确地对板凸度进行预测。从图5可以看出：RF预测结果与实际值较为吻合。综上可知，RF预测效果理想，表现出良好的泛化性能，能够满足宽厚板板凸度预测要求。