所提方法的RMSE相较于PID和自抗扰方法的RMSE平均每个通道分别降低了72.83%和55.35%。而设计了AFWC模块则使系统的RMSE降低了41.58%。
时间: 2024-04-27 07:19:55 浏览: 5
您的问题是关于这段话的意思吗?如果是的话,这段话提到了一个方法,它相对于PID和自抗扰方法,在每个通道上平均降低了72.83%和55.35%的RMSE(均方根误差)。此外,使用AFWC模块可以使系统的RMSE降低41.58%。RMSE是衡量预测值和真实值之间差异的指标,因此较低的RMSE值意味着更准确的预测和更好的控制效果。
相关问题
FFNN 和 GRNN 的预测努塞尔数平均 RMSE 分别为 4.84 和 0.004,而预期努塞尔数为 4.009 和 0.63。
根据给出的信息,FFNN和GRNN的预测结果与预期值之间的平均RMSE如下所示:
- FFNN平均RMSE为4.84,预期努塞尔数为4.009。
- GRNN平均RMSE为0.004,预期努塞尔数为0.63。
根据这些数值来看,FFNN的平均RMSE相对较大,表示其预测结果与预期值之间的误差较大。而GRNN的平均RMSE相对较小,表示其预测结果与预期值之间的误差较小。因此,从预测准确性的角度来看,GRNN的表现要比FFNN更好一些。
对于两组数据分别运用均方根误差(RMSE)和拟合优度(R-squared)的方法,有何异同
均方根误差(RMSE)和拟合优度(R-squared)都是用于评估回归模型拟合效果的指标,但是它们的计算方法和解释方式有所不同。
RMSE是一个测量模型预测误差的指标,它表示模型的预测值与实际值之间的差异程度。RMSE是所有预测误差平方和的平均值的平方根,因此它的值越小表示模型的拟合效果越好。RMSE的计算公式为:
RMSE = sqrt(1/n * Σ(y_true - y_pred)^2)
其中,n表示样本数量,y_true表示真实值,y_pred表示预测值。
R-squared是一个测量模型拟合优度的指标,它表示回归模型所解释的响应变量方差的比例。R-squared的值范围在0到1之间,最大值为1。R-squared的计算公式为:
R-squared = 1 - (SS_res / SS_tot)
其中,SS_res表示残差平方和,SS_tot表示总平方和。R-squared的值越接近1表示模型解释的方差越大,拟合效果越好。
因此,RMSE和R-squared的计算方式和解释方式有所不同,但它们都是用于评估回归模型拟合效果的指标。RMSE主要表示预测值与真实值的偏差程度,而R-squared主要表示模型所解释的响应变量方差的比例。在实际应用中,我们可以综合使用这两个指标,以得到更全面的评估结果。