《表2 预测误差率统计：基于GA和ARMA模型的制导弹药技术状态预测》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
以第3组数据为例，计算预测误差率，其结果列于表2中，预测值与历史检测值对比曲线见图3。
| 图表编号 | XD0089168700 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2019.08.30 |
| 作者 | 张毅、马长刚、张国豪 |
| 绘制单位 | 空军勤务学院、93956部队、94303部队 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表5 模型预测性能对比：基于改进VMD和GA-BP神经网络的砂岩破裂过程预测方法》2021.02.28
- 《表4 训练误差性能对比：基于改进VMD和GA-BP神经网络的砂岩破裂过程预测方法》2021.02.28
- 《表2 回归分析结果：基于ARMA模型预测我国货币供应量M1》2020.12.25
- 《表4 误差结果比较统计：基于GA优化BP神经网络的港口集装箱吞吐量预测》2020.03.20
- 《表4 数据多维处理LSTM模型、ARMA模型和FA-LSSVM模型股价预测的测试误差对比》2020.08.01
- 《表3 预测模型误差对比：基于配电物联网技术和并行随机森林算法的日前V2G功率容量预测》2020.07.20
- 《表1 预测结果误差分析：基于ARMA和Kalman Filter的需求响应基线负荷预测》2020.09.20
- 《表1 误差对比分析：基于相似日的ARMA-LM的光伏发电功率预测》2020.08.15
- 《表4 模型预测结果：上证月平均收盘价走势的统计分析——基于ARMA模型》2019.12.25
- 《表1 引风机的相关参数：基于改进ARMA预测模型的电厂风机状态预测》2019.12.01
- 《表2 BPNN模型和GA-BPNN模型的预测误差》2019.10.31
- 《表2 误差统计：基于短时搁置端电压压降的快速锂离子电池健康状态预测》2019.10.10
- 《表5:ARMA模型估计：基于ARMA模型的中央和地方财政收支关系预测》2019.05.20
- 《表4:ARMA模型估计：基于ARMA模型的中央和地方财政收支关系预测》2019.05.20
- 《表1 预测模型误差比较：激光质谱中基于数据挖掘的激光输出功率预测技术研究》2019.09.25
- 《表1 GA-Elman模型预测结果相对误差绝对值统计分析》2019.02.05
- 《表2 模型参数估计结果：基于数据残余分量与ARMA模型的光伏功率日前预测方法》2019.02.15
- 《表3 预测误差分析：基于数据残余分量与ARMA模型的光伏功率日前预测方法》2019.02.15
- 《表预测误差指标分析：基于相似日和GA-DBN神经网络的光伏发电短期功率预测》2019.03.15
- 《表2 GA-ANN和ANN预测模型误差指标》2018.12.15