《表3 不同预测模型的预测精度》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于BP神经网络预测林内PM_(2.5)浓度》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

可以选用多种预测方法对同一研究对象进行预测，但是预测效果往往存在不同程度的差异。预测精度即为评价预测效果优劣的标准，是衡量预测方法是否合理的依据。评价模型预测性能常用的检验指标[18-19]包括:R2，表示拟合优度，R2越接近1，说明二者相关程度越高，预测结果与实测值越接近；EMR，表示平均相对误差，预测的结果越精确，EMR越小；ERMS，表示均方根误差，是用来衡量预测值同实测值之间的偏差，ERMS越小，预测结果越理想。以上2种预测方法的拟合优度见图3，预测精度评价指标见表3。