《表3 BP神经网络预测的平均误差》

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《遗传神经网络在水质监测点优化布局中的应用》

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实验使用从第1周的多目标优化中获得的采样点组合进行水质监测。分别在1周、3周和5周后进行预测比较，平均误差变化见表3。可知:随着时间的推移误差呈上升趋势，TN和TP的误差从1周后的5.4%和3.1%到5周后的15.3%和18.1%，误差上升的原因一方面是因为训练数据量较少，另一方面是受天气与人为因素的影响。