《表2 预测误差：基于神经网络的煤矿事故数量预测研究》

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《基于神经网络的煤矿事故数量预测研究》

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相对误差和均方误差被用来判断网络预测的效果，相对误差计算方法为预测值减去实际的绝对值与实际值的比值；均方误差（Mean Squared Error，MSE）是指预测值与实际值之差平方的期望值。相对误差与均方误差越小说明建立的预测模型精度越高，模型越能反应实际情况。由表2可知，除2018年采用GA-BP预测的相对误差大于小波神经网络外，采用GA-BP预测其它两年数值的相对误差和MSE数值均小于小波神经网络，GA-BP与小波神经网络预测相对误差的平均值分别为1.83%和3.67%。