《表2 利用LM算法改进后的神经网络预测误差数据表》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
将序号为30-32组的数据对模型进行检验，经过用LM算法改进的BP神经网络的预测输出值与实际值非常接近，具体预测数值及误差如表2所示。
| 图表编号 | XD00162723600 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.05.15 |
| 作者 | 廖紫欣 |
| 绘制单位 | 长沙理工大学 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表3 扰动后预测误差：基于神经网络和改进相似日的光伏电站功率预测》2020.10.25
- 《表2 月预测误差：基于神经网络和改进相似日的光伏电站功率预测》2020.10.25
- 《表2 改进激活函数与传统激活函数神经网络压力预测误差对比》2021.03.10
- 《表3 改进激活函数与传统激活函数神经网络速度预测误差》2021.03.10
- 《表1 部分评论样本数据：基于改进LSTM算法的天地一体化信息网络流量预测》2020.12.20
- 《表1 基于LM算法和BR算法的BP神经网络预测的相对误差》2020.10.25
- 《表2 改进的LM算法迭代次数》2020.11.04
- 《表2 改进的ELM网络算法预测结果》2020.05.01
- 《表2 合成网络的参数：利用改进蚁群算法的重叠社团检测分析方法》2020.05.01
- 《表3：误差比对：基于改进灰度算法的分数预测模型应用》2020.06.01
- 《表3 利用不同预测算法得到的负荷与光伏功率预测误差》2020.04.20
- 《表2 玉米误差率对比：基于改进神经网络的农作物产量预测方法》2019.10.06
- 《表3 基于LM算法的BP神经网络模型对2018年1～4月全国卷烟销量预测表》2019.06.30
- 《表2 改进PSO-BP神经网络的预测误差》2019.01.01
- 《表1 LM-BP神经网络的预测误差》2019.01.01
- 《表3 归一化后的数据：基于改进果蝇算法优化的GRNN航空发动机排气温度预测模型》2019.01.01
- 《表2 选择后的数据：基于改进果蝇算法优化的GRNN航空发动机排气温度预测模型》2019.01.01
- 《表3 利用粒子群优化算法和改进后的算法效果对比2》2019.12.01
- 《表2 利用粒子群优化算法和改进后的算法效果对比1》2019.12.01
- 《表2 改进简化粒子群算法的BP神经网络模型湿度补偿后的结果》2018.03.01