《表3 修正的Gompertz模型与反向传播神经网络比较与评价》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于反向传播人工神经网络的酱牛肉中金黄色葡萄球菌的生长模型》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

在利用训练数据建模的过程中，传统模型和人工神经网络模型都获得较好的拟合度，RMSE、Af及Bf均在理想范围。与人工神经网络模型相比，传统模型偏差较大，由表3可以看出，反向传播神经网络模型的RMSE值均比传统模型的RMSE值小，这些在Af及Bf上也表现出来，反向传播神经网络模型与修正的Gompertz模型的Af均大于1且反向传播神经网络模型的Af相比更接近1，说明前者预测的更接近实际值；从得到的Bf值看出，反向传播神经网络模型与修正的Gompertz模型的预测值均在真实值附近上下波动，由修正的Gompertz模型得到的预测值比实际值偏小，由反向传播神经网络模型得到的预测值偏差更小，说明该模型的预测效果较修正的Gmopertz模型更好。