《表5 测试模型误差绝对值》

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《基于LSTM的活立木茎干水分缺失数据填补方法》

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保持结果与分析中训练模型不变，代入一组全新数据进行预测，将预测结果与原始值进行比对，检验预测模型的精度在应对非训练数据时是否降低。选择未参与训练的2 200条数据，做与训练数据相同的处理，即人为删除中间第1 001～1200共200条数据。将新的数据代入到结果与分析中训练验证过的模型，同样分为LSTM正序，LSTM逆序，加入权重的LSTM双向预测，RNN正序，RNN逆序和2种插值预测方法，比对结果如表5与图6所示。