28、温度预测与音乐推荐系统：两种创新方法的解析

温度预测与音乐推荐系统：两种创新方法的解析

在当今科技领域，温度预测和音乐推荐系统都是备受关注的研究方向。前者对于气象、农业等多个领域至关重要，而后者则在数字音乐产业中扮演着关键角色。本文将为大家介绍两种创新方法，分别用于解决温度预测和音乐推荐系统中的长尾问题。

1. 混合MLP - GOA算法用于温度预测

在温度预测方面，研究人员探索了将GOA元启发式算法与MLP相结合的方法，以提高预测的准确性。

1.1 评估标准与模型表现

在训练和测试阶段，评估模型性能的标准包括均方根误差（RMSE）、一致性指数（WI）和决定系数（R²）。最佳模型的R²和WI应达到最大值，而RMSE应达到最小值。

以下是Anandapur和Champua两个测量站点不同模型的性能表现：
| 站点 | 模型 | 输入组合 | 训练阶段（RMSE，R²，WI） | 测试阶段（RMSE，R²，WI） |
| — | — | — | — | — |
| Anandapur | MLP - 1 | Tt−1 | 20.77，0.9114，0.9188 | 30.23，0.8889，0.8951 |
| Anandapur | MLP - 2 | Tt−1，Tt−2 | 16.943，0.9146，0.9217 | 28.112，0.8911，0.8976 |
| Anandapur | MLP - 3 | Tt−1，Tt−2，Tt−3 | 14.006，0.9178，0.9249 | 26.669，0.8926，0.8999 |
| Anandapur | MLP - 4 | Tt−1，Tt−2，Tt−3，Tt−4