《表2:待选定模型对应的预测值及误差》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
因此，最终选择模型ARIMA（3，2，4）做为预测模型，其对应的2011至2015年平均工资预测值依次为:41609、46722、51994、57915、64232。
| 图表编号 | XD0017104700 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2018.05.01 |
| 作者 | 李媛 |
| 绘制单位 | 武汉轻工大学数学与计算机学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表2 基于BP、SVM、GP模型的预测值及预测误差》2020.12.12
- 《表2 TPI各分量预测模型参数及误差》2020.11.15
- 《表2 待预测日的相似日及对应相似度》2021.01.15
- 《表1 1 评估模型中不同学习率对应的误差及迭代次数》2020.09.01
- 《表1：使用一元线性回归对应的部分真实数据与预测数据的误差及误差比例》2020.11.01
- 《表5 式(2)模型的碳化深度预测值及相对误差》2020.02.20
- 《表2 截取部分各种拟合模型预测值及考虑权重比后预测值与真实值的误差》2019.10.01
- 《表2 GARCH模型和BP模型短期预测相对误差及预测价格波动比例的配对T检验》2019.09.30
- 《表4 待预测日确定的最佳相似日及其对应的最佳关联度》2019.10.15
- 《表2 两种模型的预测值及误差》2019.08.25
- 《表5 各个模型对2号点的预测值及误差》2019.09.01
- 《表4 各个模型对1号点的预测值及误差》2019.09.01
- 《表2 5种模型预测值及误差比较》2019.06.28
- 《表1 不同模型对应的预测误差》2019.02.01
- 《表2 预测模型结果及误差分析》2019.04.01
- 《表2 各模型预测精度及误差对比》2019.04.01
- 《表3 两个模型的预测值及平均误差率》2018.12.01
- 《表4 选定特殊节假日8时至23时LSTM模型短时泊位需求预测结果》2019.11.25
- 《表3 选定特殊活动日8时至23时LSTM模型短时泊位需求预测结果》2019.11.25
- 《表2 不同模型及其相对应的平均预测误差 (单位×10-5)》2018.02.28