《表5 初始评价矩阵：数控机床热误差预测模型的评估方法》

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《数控机床热误差预测模型的评估方法》

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由表4可知，RBF、MLR、BP三种模型的鲁棒性分别为0.6 143，0.8 469，0.6 074，数值越大，则鲁棒性越好。根据评价指标体系的式（9）～式（12）可以直接统计3种模型的其他4个指标:补偿占比、平均绝对误差、均方误差和皮尔逊相关系数，与刚才求得的鲁棒性一起构成初始评价矩阵Z，如表5所示。