29 / 224
Научный журнал Российского НИИ проблем мелиорации, № 2(18), 2015 г., [16–30]
11
а
)
б
)
а –
архитектура GRNN;
б
– уровень аппроксимации нейронной модели
Рисунок 3 – Характеристика обобщающей регрессионной модели
прогнозирования урожайности зерна нута
Таблица 2 – Оценка ошибки регрессионной нейронной модели
прогнозирования урожайности зерна нута
Критерий
Ошибка модели
Средняя ошибка, т/га
–0,0182
Средняя абсолютная ошибка, т/га
0,1699
Стандартное отклонение ошибки, т/га
0,2204
Корреляция
0,96
Средняя абсолютная относительная ошибка, %
7,92
Электронная Научная СельскоХозяйственная Библиотека