《表2 四种模型预报精度指标分布Table 2 Distribution of prediction indexes for four models》

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《基于改进的BP神经网络构建区域精密对流层延迟模型》


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将改进的BP模型、四参数模型、空间模型、GPT2w模型的预报Bias及平均RMSE进行统计列于表2.可从表2得知改进BP模型预报Bias、RMSE都优于其他三个模型，说明改进BP模型，不仅预报精度有所提高，而且预报的系统误差也得到了有效的消除.拟合精度是模型优劣评定的参考指标，而预报精度是模型评定的关键指标，通过表1、表2精度评定的数据表格发现改进的BP模型在拟合和预报两个方面都有较好精度.

图表编号XD0015914000    严禁用于非法目的
绘制时间2018.08.01
作者肖恭伟、欧吉坤、刘国林、张红星
绘制单位山东科技大学测绘科学与工程学院、中国科学院测量与地球物理研究所大地测量与地球动力学国家重点实验室、中国科学院测量与地球物理研究所大地测量与地球动力学国家重点实验室、山东科技大学测绘科学与工程学院、中国科学院测量与地球物理研究所大地测量与地球动力学国家重点实验室
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