《表4 径向基模型近似误差》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
式中：为近似模型均值，为yi的估计值，n为试验次数。R2的值介于0和1之间，其值越大，说明近似模型的精度越高。垂荡、横摇和纵摇的近似模型模拟情况如表4所示。
| 图表编号 | XD00206246200 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.12.25 |
| 作者 | 汪勇、权东 |
| 绘制单位 | 南通中远海运船务工程有限公司海工研发中心、江苏海事局考试科 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表2 拟合误差情况表：径向基函数在通榆河输水分析中的应用》2020.09.30
- 《表5 径向基函数响应面模型精度验证》2020.09.25
- 《表4 最大俯仰角近似模型误差分析》2020.10.25
- 《表2 RBF近似模型误差分析结果》2020.11.01
- 《表8 基于径向基核函数的PSO-SVM拟合均方误差》2020.12.10
- 《表9 基于径向基核函数的PSO-SVM外推误差》2020.12.10
- 《表4 近似模型误差分析》2020.01.28
- 《表3 响应面近似模型误差评估》2020.02.08
- 《表2 径向基神经网络近似模型的拟合精度》2020.01.25
- 《表3 扩展系数为0.35时的复合改性钠基蒙脱土/橡胶复合材料径向基函数(RBF)神经网络模型逼近误差》2019.10.01
- 《表4 响应面近似模型误差百分比》2019.05.18
- 《表3 精度评估样本点：基于径向基函数近似模型的板料自由折弯成形回弹预测》2019.06.25
- 《表1 板料及模具信息：基于径向基函数近似模型的板料自由折弯成形回弹预测》2019.06.25
- 《表2 近似模型的误差分析》2019.04.01
- 《表2 近似模型误差评估结果》2019.02.01
- 《表3 径向基神经网络实现的误差》2019.03.25
- 《表1 0 径向基网络模型预测数据与归一化前预测数据之间的相对误差》2019.01.15
- 《表7 近似模型误差分析》2018.03.25
- 《表3 近似模型拟合误差表阶数》2018.10.01
- 《表1 径向基神经网络近似模型R2值Tab.1 R2values of radial basis function neural network》2018.04.01