《表1 不同模型的温度预测误差》

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《基于MA-ARIMA-GASVR的食用菌温室温度预测》

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使用3种误差评价指标来衡量所涉及的预测模型性能，包括均方误差（mean squared error，MSE）、平均绝对误差（mean absolute error，MAE）以及平均绝对百分误差（mean absolute percentage error，MAPE），评价指标越小，模型性能越高，各个模型在预测误差如表1所示。本研究提出的MA-ARIMA-GASVR组合模型均方误差为0.18、平均绝对误差为0.36、平均绝对百分误差为1.34，相较未经GA优化的MA-ARIMA-SVR组合模型的3项误差分别减少0.04、0.02和0.07，与未经MA处理的ARIMA-SVR组合模型相比误差减少了0.06、0.06和0.24，3种组合模型预测结果均优于SVR、GASVR的单一模型。另外使用GA优化的单一模型或组合模型，预测误差均小于未经优化模型。误差结果显示，本研究方法相较传统SVR、ARIMA-SVR组合方法预测精有明显提高，并且避免了繁琐耗时的手动调参，具有更好的参数调优效率。