《表2 GPR、BPNN、DE-GPR模型预测结果对比》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
BPNN、GPR、DE-GPR的预测结果和误差见表2、3。对预测误差表3进行分析，可以得到以下结论:
| 图表编号 | XD007449200 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2018.11.15 |
| 作者 | 宋李俊、潘安大、Jing Shi、陈猛 |
| 绘制单位 | 重庆理工大学机械工程学院、重庆理工大学机械工程学院、辛辛那提大学机械与材料科学学院、重庆理工大学机械工程学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表2 不同协方差函数的GPR模型的预测误差》2020.10.10
- 《表4 春玉米产量结构的BP神经网络(BPNN)预测模型》2021.01.15
- 《表2 基于不同特征建立的最佳BPNN模型在训练集和预测集中的检测结果》2021.02.25
- 《表1 IGA-BPNN和BPNN模型预测结果误差分析》2020.12.25
- 《表2 L-BPNN组合模型预测结果》2020.09.30
- 《表1 BPNN和SVR模型6 h预测结果的B、MAE、RE和R》2020.10.01
- 《表3 预测模型结果分析：基于改进BPNN的高速公路交通事故持续时间预测》2020.10.01
- 《表4 5种模型预测结果：考虑前序路段状态的公交到站时间双层BPNN预测模型》2020.04.01
- 《表1 灰色关联度计算值：基于BPNN和RNN模型的烧结矿质量预测方法对比及分析》2020.09.01
- 《表1 不同工况下GPR模型预测结果对比》2020.08.10
- 《表2 模型预测误差：基于改进PSO-BPNN的输油管道内腐蚀速率研究》2019.10.30
- 《表2 BPNN模型和GA-BPNN模型的预测误差》2019.10.31
- 《表2 GRNN与BPNN预测裂纹误差对比表》2019.10.01
- 《表2 对比方法调参结果：基于RBM-GASA-BPNN的潜在高价值旅客预测》2019.08.01
- 《表3 对比实验的结果：基于RBM-GASA-BPNN的潜在高价值旅客预测》2019.08.01
- 《表3 BPNN预测模块训练结果信息》2019.06.28
- 《表2 基于BPNN模型不同衡量指标下预测结果》2019.04.01
- 《表2 基于BPNN模型不同衡量指标下预测结果》2019.04.01
- 《表3 GPR、BPNN、DE-GPR模型的误差对比》2018.11.15
- 《表1 部分实验数据：基于DE-GPR的数控机床切削能耗预测》2018.11.15