《表5 神经网络预测值表：基于多种预测模型的阿片药物分布研究》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
通过上式，我们对2016的数据进行预测处理，得到部分县相对误差值如表5所示。
| 图表编号 | XD0096231600 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2019.05.05 |
| 作者 | 彭巧娟、周毅、刘娟 |
| 绘制单位 | 南华大学计算机学院、南华大学资源环境与安全工程学院、南华大学化学化工学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表5 各模型预测结果：基于密度峰值聚类及GRNN神经网络的光伏发电功率预测方法》2020.09.28
- 《表4 模型预测结果：基于回声状态网络的干旱预测方法研究》2020.09.30
- 《表1 网络模型预测误差：基于LSTM-CNN-CBAM模型的股票预测研究》2021.02.01
- 《表2 处理后的数据分布：基于PCA-BP神经网络综合模型预测股票价格》2020.11.25
- 《表5 预测模型流程：基于离散化和LSTM神经网络的股票指数趋势预测研究》2019.12.25
- 《表6 模型参数拟合过程：基于多种预测算法的飞机故障预测效果研究》2020.04.15
- 《表4 模型参数拟合过程：基于多种预测算法的飞机故障预测效果研究》2020.04.15
- 《表5 成分矩阵：基于PCA-RBF神经网络的中药片剂物料属性-抗张强度预测模型的研究》2019.12.15
- 《表1 输入变量描述：基于递归神经网络的糖尿病药物疗效预测模型》2019.10.20
- 《表2 输出变量分布情况：基于递归神经网络的糖尿病药物疗效预测模型》2019.10.20
- 《表3 组合模型预测结果：基于BP-RBF神经网络的组合模型预测港口物流需求研究》2019.09.10
- 《表4 预测精度比较：基于BP-RBF神经网络的组合模型预测港口物流需求研究》2019.09.10
- 《表5 OH州非合成阿片类药物含量超标预测表》2019.09.01
- 《表1：基于多种预测模型的阿片药物分布研究》2019.05.05
- 《表1 预测模型的模拟值：基于BP神经网络预测模型能源管理系统研究与应用》2019.09.25
- 《表3 模型预测结果：基于SPSS与BP神经网络的南宁市房价预测对比研究》2019.08.28
- 《表1 三类协变量的定义：基于药理学网络模型的抗肿瘤药物不良事件预测》2019.04.15
- 《表3 预测效果评价指标：基于多种模型组合的成都市入境旅游需求预测研究》2019.01.25
- 《表3 指数模型结果：中国入境旅游外汇收入预测研究——基于多种灰色组合模型的应用》2018.03.10
- 《表5 参数比较：基于神经网络的马铃薯栽培环境调控预测模型研究》2019.12.01