《表1 训练时间:改进粒子群算法优化SVR水质预测模型研究》
4种算法对4种水质因子训练时间和预测性能如表1和表2所示。为保证实验的有效性,表中GA-SVR、PSO-SVR、IPSO-SVR实验结果取20次的平均值,网格搜索算法的实验结果取8次的平均值。
图表编号 | XD00206433300 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2021.02.15 |
作者 | 孟滔 |
绘制单位 | 四川大学锦城学院智能制造学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |
4种算法对4种水质因子训练时间和预测性能如表1和表2所示。为保证实验的有效性,表中GA-SVR、PSO-SVR、IPSO-SVR实验结果取20次的平均值,网格搜索算法的实验结果取8次的平均值。
图表编号 | XD00206433300 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2021.02.15 |
作者 | 孟滔 |
绘制单位 | 四川大学锦城学院智能制造学院 |
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