《表1 3种建模方法的预测模型评价指标对比》
为了验证SVR构建预测模型的拟合效果,同时采用BP(Back propagation)神经网络和非线性回归多项式构建拟合预测模型,三者的模型评价对比如表1所示。由表1可见,SVR构建预测模型的决定系数最高,为0.98;均方根误差与平均绝对误差均最小,分别为1.79μmol/(m2·s)和1.21μmol/(m2·s)。证明SVR算法对于本文多维样本数据拟合具有优势,采用SVR算法构建预测模型是可行的。
图表编号 | XD0092338100 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.09.25 |
作者 | 胡瑾、田紫薇、汪健康、卢有琦、辛萍萍、张海辉 |
绘制单位 | 西北农林科技大学机械与电子工程学院、农业农村部农业物联网重点实验室、西北农林科技大学机械与电子工程学院、西北农林科技大学机械与电子工程学院、西北农林科技大学机械与电子工程学院、西北农林科技大学机械与电子工程学院、陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室、西北农林科技大学机械与电子工程学院、农业农村部农业物联网重点实验室 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |