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。

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SSA-LSTM流程图

### SSA-LSTM 架构流程图

SSA-LSTM 结合了麻雀搜索算法（SSA）和长短期记忆网络（LSTM），旨在提升时间序列预测的性能。以下是该架构的主要组成部分及其工作流程：

#### 1. 数据预处理
原始数据经过标准化或归一化处理，以便更好地适应神经网络的学习过程。

#### 2. 参数初始化
根据经验和简单启发式方法设定LSTM网络结构中的隐含层单元数、循环层数等超参数[^2]。

#### 3. 麻雀搜索算法优化
利用麻雀搜索算法对LSTM模型的关键参数进行寻优操作，提高模型的整体表现[^1]。

#### 4. LSTM 网络构建与训练
基于优化后的参数配置，建立并训练LSTM网络，使其能够有效捕捉输入序列特征。

#### 5. 性能评估
采用多种评价标准如均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)及平均百分比误差(MAPE)，并与其它传统模型比较，验证改进方案的有效性[^4]。

下面是简化版的SSA-LSTM架构流程图表示形式：

graph TD;
    A[开始] --> B{数据预处理};
    B --> C[参数初始化];
    C --> D[应用SSA进行参数优化];
    D --> E[LSTM网络构建与训练];
    E --> F{性能评估};
    F --> G[结束];

此图展示了从准备阶段到最终测试整个过程中各个步骤之间的逻辑关系。通过这种方式可以更直观地理解SSA-LSTM的工作原理和技术细节。