[发明专利]一种用于评估神经网络线性回归模型预测准确度的方法在审
| 申请号： | 202010546178.1 | 申请日： | 2020-06-16 |
| 公开（公告）号： | CN111783978A | 公开（公告）日： | 2020-10-16 |
| 发明（设计）人： | 王进;邹勇松;陈华;张建明 | 申请（专利权）人： | 长沙理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 赵琴娜 |
| 地址： | 410114 湖南省*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于评估神经网络线性回归模型预测准确度的方法，方法包括步骤：采用Pearson相关系数计算预测值曲线与真实值曲线之间的相关性系数；若预测值曲线与真实值曲线之间呈正相关，则计算预测值曲线与真实值曲线之间的重叠率；根据相关性系数以及重叠率，计算预测值的准确度。本方法首先采用Pearson相关系数计算两曲线的相关性系数，然后计算两曲线的重叠率，最后结合相关性系数和重叠率，评估线性回归模型预测准确度。在线性回归模型出现异常数据而使得回归结果不太理想时，本方法相较于现有评估方法，能够提高线性回归模型预测准确度的评估合理性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 评估 神经网络 线性 回归 模型 预测 准确度 方法 | ||
【主权项】：
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