《表3 基于云遗传-BP神经网络与其他BP神经网络预测能力对比》
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《基于云遗传BP神经网络的黄淮海旱作区土壤有机质预测精度分析》
注:多重分析中,小写字母不同表示在0.05水平上差异显著。
首先将BP神经网络调至最佳参数,后分别使用云遗传模型BP神经网络、普通BP神经网络和遗传优化的GABP神经网络3种方法对研究区土壤有机质含量分别进行30次预测,对各方法的土壤有机质预测值与实际值的平均绝对误差(MAE)与均方根误差(RMSE)进行方差分析,结果见表3。
图表编号 | XD00206319200 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2021.04.01 |
作者 | 徐清风、于茹月、勾宇轩、赵云泽、李勇、黄元仿 |
绘制单位 | 中国农业大学土地科学与技术学院、自然资源部农用地质量与监控重点实验室、农业农村部华北耕地保育重点实验室、中国农业大学土地科学与技术学院、自然资源部农用地质量与监控重点实验室、农业农村部华北耕地保育重点实验室、中国农业大学土地科学与技术学院、自然资源部农用地质量与监控重点实验室、农业农村部华北耕地保育重点实验室、中国农业大学土地科学与技术学院、自然资源部农用地质量与监控重点实验室、农业农村部华北耕地保育重点实验室、中国农业大学土地科学与技术学院、自然资源部农用地质量与监控重点实验室、农业农村部华北耕地保育重 |
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