Вернуться к статье
Оптимизация параметров доменной плавки с использованием нейронных сетей для точного прогнозирования содержания кремния в чугуне
Таблица 1 - Сравнение показателей гибридной модели с традиционными методами прогнозирования
Метод | Средняя абсолютная ошибка (MAE), % | Коэффициент детерминации (R²) | Время обучения, ч |
Множественная регрессия | 0,12 | 0,78 | 0,1 |
SVM с ядром RBF | 0, 10 | 0,85 | 2,5 |
GRU-сеть | 0,09 | 0,89 | 4,2 |
LSTM-модель | 0,07 | 0,96 | 5,8 |