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【MATLAB第7期】基于MATLAB的6种回归预测模型对比（BP、GABP、RBF、RF、libsvm、CNN)）

2023-07-05 161
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简介： 【MATLAB第7期】基于MATLAB的6种回归预测模型对比（BP、GABP、RBF、RF、libsvm、CNN)）

1.BP

训练集数据的R2为：0.99943

测试集数据的R2为：0.99728

训练集数据的MAE为：0.10596

测试集数据的MAE为：0.23987

训练集数据的MBE为：-0.0056791

测试集数据的MBE为：-0.05721


2.libsvm


训练集数据的R2为：0.99788


测试集数据的R2为：0.99122


训练集数据的MAE为：0.34442


测试集数据的MAE为：0.47595


训练集数据的MBE为：0.01121


测试集数据的MBE为：-0.10039


3.GABP


训练集数据的R2为：0.99318


测试集数据的R2为：0.98814


训练集数据的MAE为：0.30807


测试集数据的MAE为：0.63106


训练集数据的MBE为：-0.043444


测试集数据的MBE为：-0.037011


4.RF


训练集数据的R2为：0.87434


测试集数据的R2为：0.6502


训练集数据的MAE为：1.915


测试集数据的MAE为：4.2236


训练集数据的MBE为：-0.0039531


测试集数据的MBE为：0.86543


5.RBF


训练集数据的R2为：0.99775


测试集数据的R2为：0.98085


训练集数据的MAE为：0.29372


测试集数据的MAE为：0.67517


训练集数据的MBE为：-0.00062484


测试集数据的MBE为：-0.13419


6.CNN


训练集数据的R2为：0.9549


测试集数据的R2为：0.95287


训练集数据的MAE为：1.2584


测试集数据的MAE为：1.3315


训练集数据的MBE为：0.36938


测试集数据的MBE为：-0.010326


文章标签：
机器学习/深度学习
关键词：
CNN matlab
MATLAB bp
MATLAB rbf
MATLAB bp rbf
MATLAB模型
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