抢鲜看|《电工技术学报》2024年第10期目次及摘要
计算实例证明,ResUnet-Transformer模型在PMSM和AMT数据集上测试集的平均绝对百分比误差(MAPE)均小于1%,且仅需500组样本。该文提出的磁场预测方法能减少实际工况和多工况下精细模拟和拓扑优化的时间和资源消耗,亦是虚拟传感器乃至数字孪生的关键实现方法之一。作者:阎晟;肖冬萍;石筑鑫;张淮清;刘卫华摘要:基于里德堡原子...
《自然·通讯》:西安交大陈雪峰、赵志斌团队在物理信息神经网络...
(c)提出的电池退化模型和PINN结构。为了验证提出的方法,团队开展了锂电池退化实验,生成了一个由55个镍钴锰酸锂电池(NCM)组成的综合数据集;结合其他三个来自不同制造商的数据集,共使用了387只电池、310705个样本来验证提出的方法,平均绝对百分比误差(MAPE)为0.87%。与其他方法相比,提出的方法在常规实验、小样本实...
基于GA-BP模型的短时交通流预测算法研究与实现
本文采用平均绝对百分比误差(MAPE)、均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)作为算法性能度量指标,并将不同模型的预测值与真实值和绝对误差进行比较。均方误差的大小表示预测值与平均值的偏差,且均方误差越大,预测结果越差。上述评价指标的公式如下:其中,Yi为样本真实值,yi为预测值,n为样本数量。为了更好地验证网络模...
Moirai:Salesforce的时间序列预测基础模型
这里使用了平均绝对百分比误差(MAPE)作为比较指标。Moirai在整个预测期内的MAPE最高。它在一个月中的表现略优于TiDE,但从未能超过Chronos。然后我又在几个私有数据集上进行了类似的实验,结果与上图呈现的一致。这种一致性在分析基础模型时很重要,因为训练数据集并未公开,而任何公共领域的数据集都可能被用于...
赤道区电离层总电子含量预报精度的纵向依赖性
台站的数据,在以下指标(平均绝对误差MAE,均方根误差RMSE,平均绝对百分比误差MAPE)下,该体系的TEC预测精度与经度的实际独立性得到了体现:MAE(2h)约为0.2TECU;MAE(24h)约为0.4TECU;除纽埃站RMSE(2h)约为1TECU外,RMSE(2h)均小于0.5TECU;RMSE(24h)在1.0-1.7TECU之间;除了达尔文站MAPE(2h)<1%外,MAPE(24h)...
基于机器学习方法的增材制造TC4钛合金疲劳寿命预测建模
当平均绝对百分比误差(MAPE)最小时,假定此时模型为优化后的模型(www.e993.com)2024年7月27日。比较人工神经网络(ANN)、随机森林回归(RFR)和支持向量回归(SVR)三种模型,其中人工神经网络模型预测精度最高,预测结果的R2=0.848和平均绝对百分比误差MAPE=2.980%。图2是优化后的三种机器学习模型预测疲劳寿命效果对比。
《地球物理学报》2024年第4期目录及简介
将MLP_Depth模型预测水深与160679个检核点处实测水深对比,其差值的标准差STD(75.38m)、平均绝对百分比误差MAPE(5.89%)与平均绝对误差MAE(42.91m)皆优于GEBCO_2021模型、topo_23.1模型、ETOPO1模型与检核点实测水深差值的STD(108.88m、113.41m、229.67m)、MAPE(6.11%、6.94%、18.37%)与MAE(47.33m、52.24...
时间序列预测的零样本学习是未来还是炒作:TimeGPT和TiDE的综合比较
下面我们看看TiDE生成的预测,然后就可以对预测性能指标以进行比较。这里使用平均绝对百分比误差(MAPE)作为比较指标,这样可以防止实际销售量的泄露,又能看到实际的对比结果。#loadtheforecastfromTiDEandTimeGPTtide_model_df=pd.read_csv('data/tide.csv',parse_dates=['delivery_week'])...
加州大学团队开发异构编程新模型,开辟提升处理器性能新路径
实验表明,所有QAWS策略均能有效地提高结果质量,MAPE(平均绝对百分比误差)平均值低于2%,接近于手动优化的Oracle场景。且无论采样率如何变化,QAWS-TS策略的性能都名列前茅。图丨(a)质量与QAWS采样率的关系,(b)速度提升与QAWS采样率的关系(来源:the56thAnnualIEEE/ACMInternationalSymposiumon...
选择正确的错误度量标准:MAPE与sMAPE的优缺点
MAPE平均绝对百分比误差(MeanAbsolutePercentageError)平均绝对百分比误差是用于评估预测性能的最受欢迎的指标之一。由以下公式给出。其中At代表实际值,而Ft是预测值。在这种情况下,如果我们正在做一般回归问题(预测一个人的体重或房屋价格),我们可以将t解释为观察值,或者将其解释为时间序列分析中的时间指数。