的函数对象/采用试验方法确定。仿真实验用神经网络预测模型,改变网络隐含层神经元数M,对常见的佛山肯富来水泵特征参数变化的时间序列对象(平稳波动趋势、上升趋势、下降趋势、综合趋势)进行基于历史事件预测仿真,计算预测的zui大百分误差(MAPE),仿真结果如表1所示。
从基于历史事件预测的仿真试验结果可以看到:对不同的时间序列对象,隐含层神经元数M对预测精度的影响不是很大;当网络隐含层神经元数(7SMS11)时,对不同时间序列对象预测的zui大百分误差(MAPE)均小于4%。佛山肯富来水泵厂在建立组合式神经网络预测模型时,每个神经网络预测模型的隐含层神经元数均选取为M=7。
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