[發(fā)明專利]一種用于評(píng)估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)線性回歸模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度的方法在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202010546178.1 | 申請(qǐng)日: | 2020-06-16 |
| 公開(kāi)(公告)號(hào): | CN111783978A | 公開(kāi)(公告)日: | 2020-10-16 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 王進(jìn);鄒勇松;陳華;張建明 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 長(zhǎng)沙理工大學(xué) |
| 主分類號(hào): | G06N3/08 | 分類號(hào): | G06N3/08 |
| 代理公司: | 廣州嘉權(quán)專利商標(biāo)事務(wù)所有限公司 44205 | 代理人: | 趙琴娜 |
| 地址: | 410114 湖南省*** | 國(guó)省代碼: | 湖南;43 |
| 權(quán)利要求書(shū): | 查看更多 | 說(shuō)明書(shū): | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 用于 評(píng)估 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 線性 回歸 模型 預(yù)測(cè) 準(zhǔn)確度 方法 | ||
1.一種用于評(píng)估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)線性回歸模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度的方法,其特征在于,包括以下步驟:
采用Pearson相關(guān)系數(shù)計(jì)算預(yù)測(cè)值曲線與真實(shí)值曲線之間的相關(guān)性系數(shù);
若所述預(yù)測(cè)值曲線與真實(shí)值曲線之間呈正相關(guān),則計(jì)算所述預(yù)測(cè)值曲線與真實(shí)值曲線之間的重疊率;
根據(jù)所述相關(guān)性系數(shù)以及所述重疊率,計(jì)算預(yù)測(cè)值的準(zhǔn)確度。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于評(píng)估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)線性回歸模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度的方法,其特征在于,所述計(jì)算所述預(yù)測(cè)值曲線與真實(shí)值曲線之間的重疊率的公式為:
且yP與yR滿足同時(shí)大于0或小于0,σr,p表示預(yù)測(cè)值曲線與真實(shí)值曲線重疊率,yR表示t時(shí)刻的真實(shí)值,yP表示t時(shí)刻的預(yù)測(cè)值,t=t0,t1,t2,...,tm-1。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種用于評(píng)估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)線性回歸模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度的方法,其特征在于,所述根據(jù)所述相關(guān)性系數(shù)以及所述重疊率,計(jì)算預(yù)測(cè)值的準(zhǔn)確度的公式為:
其中,γr,p表示預(yù)測(cè)值的準(zhǔn)確度,ρr,p表示所述相關(guān)性系數(shù),ω1和ω2表示權(quán)值。
4.一種用于評(píng)估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)線性回歸模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度的設(shè)備,其特征在于,包括:至少一個(gè)控制處理器和用于與所述至少一個(gè)控制處理器通信連接的存儲(chǔ)器;所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有可被所述至少一個(gè)控制處理器執(zhí)行的指令,所述指令被所述至少一個(gè)控制處理器執(zhí)行,以使所述至少一個(gè)控制處理器能夠執(zhí)行如權(quán)利要求1至3任一項(xiàng)所述的一種用于評(píng)估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)線性回歸模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度的方法。
5.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),其特征在于,所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令,所述計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令用于使計(jì)算機(jī)執(zhí)行如權(quán)利要求1至3任一項(xiàng)所述的一種用于評(píng)估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)線性回歸模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度的方法。
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