《表4 两种方案下融合模型的预测位移变化量和实际位移变化量的对比》
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《基于BP神经网络的滑坡监测多源异构数据融合算法研究》
方案一和方案二的实验结果如表4所示，以平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）作为评价预测精度的指标，结果表明方案二对滑坡位移变化量的预测精度优于方案一。
| 图表编号 | XD00146179800 严禁用于非法目的 |
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| 绘制时间 | 2020.08.01 |
| 作者 | 王智伟、王利、黄观文、韩清清、徐甫、岳聪 |
| 绘制单位 | 长安大学地质工程与测绘学院、地理信息工程国家重点实验室、西部矿产资源与地质工程教育部重点实验室、长安大学地质工程与测绘学院、地理信息工程国家重点实验室、西部矿产资源与地质工程教育部重点实验室、长安大学地质工程与测绘学院、地理信息工程国家重点实验室、西部矿产资源与地质工程教育部重点实验室、长安大学地质工程与测绘学院、地理信息工程国家重点实验室、西部矿产资源与地质工程教育部重点实验室、长安大学地质工程与测绘学院、地理信息工程国家重点实验室、西部矿产资源与地质工程教育部重点实验室、长安大学地质工程与测绘学院、地 |
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