后文中已经使用RMSE、MAE、R2对SSA-LSTM预测模型进行定量评价，并与其它传统模型进行对比。且图5-8是展示SSA-LSTM模型对尾排NOx的拟合效果。图5-9与图5-10的NOx预测值与真实值对比图是SSA-LSTM预测结果的另一种展示形式。R2可以衡量模型拟合数据的程度。发动机56515、发动机56718、发动机66439的决定系数R2分别为0.991，0.948，0.956。分别表示模型可以解释99.1%，94.8%，95.6%的NOx的差异。同时三种模型的预测结果的量化分析见表5-3。写的对吗

写的很好，通过使用RMSE、MAE、R2等指标对SSA-LSTM预测模型进行定量评价，并与传统模型进行对比，可以更客观地评估模型的预测效果。同时，图5-8展示了SSA-LSTM模型对尾排NOx的拟合效果，图5-9与图5-10则是通过将预测值与真实值进行对比来展示SSA-LSTM预测结果的另一种形式。最后，表5-3中的量化分析也可以更直观地比较三种模型的预测结果。

相关问题

SSA-CNN-LSTM

SSA-CNN-LSTM是一种基于卷积神经网络（CNN）和长短期记忆神经网络（LSTM）的预测模型，用于多输入单输出的回归预测任务。该算法的流程包括数据预处理、卷积网络处理、LSTM网络处理和输出预测结果。在卷积网络阶段，通过CNN提取输入数据的特征表示；在LSTM网络阶段，将卷积网络提取的特征序列输入LSTM网络，将其转化为单一输出。该算法的优化方法主要包括调整模型结构、优化损失函数和优化算法、融合多个数据源、增加数据预处理和增强、调整模型超参数等。通过这些优化方法，可以提高模型的预测性能和泛化能力，适应更广泛的应用场景。\[2\]

参考资料中提到的程序可以在Matlab2020b及以上的环境中运行，输入数据为单变量时间序列数据，即一维数据。麻雀算法的优化参数包括正则化参数、初始学习率和隐藏层单元数。运行主程序SSA-CNN-LSTMTS可以得到MAE、MAPE、MSE和RMSE等评价指标的输出结果。\[3\]

总之，SSA-CNN-LSTM是一种有效的预测模型，通过卷积神经网络和长短期记忆神经网络的结合，可以对多输入单输出的回归预测任务进行建模和预测。通过优化模型结构和参数，可以提高模型的预测性能和泛化能力。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [回归预测 | MATLAB实现SSA-CNN-LSTM麻雀算法优化卷积长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测](https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/130920876)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [SSA-CNN-LSTM麻雀算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测](https://blog.csdn.net/2301_78033722/article/details/130556073)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

图5-9中直线作为基准线，用来评价NOx预测值和NOx测量值是否相等。当预测值与测量值相等时，数据点落在直线上。由图5-9可知，数据点集中分布在基准线两侧及基准线上，这意味着SSA-LSTM模型的NOx预测值与测量值的差距相对较小，预测结果相对准确。进行 扩充

分析时，还可以对数据点的分布情况进行更详细的解读。如果数据点主要分布在基准线的上方，表明模型的预测值偏高；而如果数据点主要分布在基准线的下方，则表明模型的预测值偏低。此外，如果数据点的分布比较分散，说明模型的预测结果可能存在较大的波动性，需要进一步优化模型。而如果数据点的分布比较集中，说明模型的预测结果比较稳定，具有较高的预测精度。

除了基于基准线的分析方法，还可以使用其他指标来评价模型的预测精度，如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。这些指标可以更全面地反映模型的预测精度，并可以与其他模型进行比较，从而更好地选择最优的预测模型。