【MATLAB第7期】基于MATLAB的6种回归预测模型对比（BP、GABP、RBF、RF、libsvm、CNN)）

1.BP
训练集数据的R2为：0.99943
测试集数据的R2为：0.99728
训练集数据的MAE为：0.10596
测试集数据的MAE为：0.23987
训练集数据的MBE为：-0.0056791
测试集数据的MBE为：-0.05721

2.libsvm

训练集数据的R2为：0.99788

测试集数据的R2为：0.99122

训练集数据的MAE为：0.34442

测试集数据的MAE为：0.47595

训练集数据的MBE为：0.01121

测试集数据的MBE为：-0.10039

3.GABP

训练集数据的R2为：0.99318

测试集数据的R2为：0.98814

训练集数据的MAE为：0.30807

测试集数据的MAE为：0.63106

训练集数据的MBE为：-0.043444

测试集数据的MBE为：-0.037011

4.RF

训练集数据的R2为：0.87434

测试集数据的R2为：0.6502

训练集数据的MAE为：1.915

测试集数据的MAE为：4.2236

训练集数据的MBE为：-0.0039531

测试集数据的MBE为：0.86543

5.RBF

训练集数据的R2为：0.99775

测试集数据的R2为：0.98085

训练集数据的MAE为：0.29372

测试集数据的MAE为：0.67517

训练集数据的MBE为：-0.00062484

测试集数据的MBE为：-0.13419

6.CNN

训练集数据的R2为：0.9549

测试集数据的R2为：0.95287

训练集数据的MAE为：1.2584

测试集数据的MAE为：1.3315

训练集数据的MBE为：0.36938

测试集数据的MBE为：-0.010326