《表5 二种评价模型误差对比》

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《基于遗传-支持向量回归的车内稳态噪声声品质预测》

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作GA-SVR模型和BP神经网络模型预测结果与测试集实际值的对比图（图6）。计算两种模型的决定系数R2、均方误差、误差平方和、平均相对误差、最大相对误差，结果记入表5。决定系数R2可以判定回归的拟合优度[14]。由表所示，GA-SVR决定系数为0.972 1，大于BP神经网络的0.872 5。可见遗传-支持向量回归模型的预测精度高于BP神经网络模型。