《表1 模型预测误差统计分析结果》

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《基于LSTM神经网络的燃煤锅炉热效率预测方法》

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本文用BP神经网络算法作为对比实验，BP神经网络采用3层网络结构，8个隐藏节点。实验对2个模型进行100次迭代训练，在每轮迭代完成后计算2个模型的loss值，迭代完成后统计模型的预测准确度。图2反映了2种模型的loss值随迭代次数的变化，图3反映了BP模型预测结果与真实值的对比情况，图4反映了LSTM模型预测结果与真实值的对比情况，表1反映了2个模型的预测误差统计分析结果对比。