神经网络准确率计算公式,神经网络预测精度

预测准确率如何计算？

预测准确率=1-（误差绝对值/预测需求量*100%）。

误差绝对值=|实际需求量-预测需求量|当预测为100，实际为50时，误差值为50，预测准确率为=1-50/100=50%当预测为100，实际为200时，误差为100，准确率=1-100/100=0！

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

准确率计算公式

准确率=符合条件的测定值个数/总测定值个数*100%文案狗。

例如：36÷（36+4）×100%=36÷40×100%=0.9×100%=90%这样的准确率就是90%准确度的科学定义：指在一定实验条件下多次测定的平均值与真值相符合的程度，以误差来表示。

它用来表示系统误差的大小。扩展资料在实际工作中，通常用标准物质或标准方法进行对照试验，在无标准物质或标准方法时，常用加入被测定组分的纯物质进行回收试验来估计和确定准确度。

在误差较小时，也可通过多次平行测定的平均值作为真值μ的估计值。测定精密度好，是保证获得良好准确度的先决条件，一般说来，测定精密度不好，就不可能有良好的准确度。

对于一个理想的分析方法与分析结果，既要求有好的精密度，又要求有好的准确度。参考资料来源：百度百科-准确率。

怎么用IF的函数计算预测准确度?

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用IF的函数计算预测准确度的方法如下：准备材料：excel表格、IF函数1、在筛选判断一群人的分数与是否及格的关系中，必须要用到IF函数，IF函数是excel表格中最常用的用于多条件判断的函数公式，可以实现多层嵌套判断，需要熟练掌握。

现在就来看看如何用它来做判断。2、IF函数的公式是=IF（需要判断的单元格数值，真值，假值）。其中，真值和假值都是条件值，一般是字符形式的。

比如说，判断一个人的成绩是59分，明显是不及格的结果，所以真值就是不及格，假值就是及格。3、要判断两个条件值，也就是判断是否及格，及格就是及格，不及格就是补考，那么运用IF函数就相当简单。

4、公式就是=IF(需要判断的数值60,"及格","补考"),"及格")。5、现在的公式下看到所有的分数都按照IF条件语句得到了筛选，得出了正确的答案，6、然后下拉公式，把其他的空格都填充好。

筛选条件公式大功告成了。

神经网络预测安全系数

首先建立一种较简单的神经网络预测安全系数模型，以验证该方法用于露天井工联合开采煤岩边坡分析时的可行性。

6.4.3.1露天井工联合开采边坡稳定性影响因素确定及其预处理诸多因素影响下的边坡，具有复杂的变形破坏机理和模式。不同类型边坡涉及到的稳定性影响因素也是不同的，不能一概而论。

但是对于某一区域或某一类型边坡而言，其涉及到的影响因素可以认为是类似的，可以认为它们的不稳定性活灾害强度和发展趋势是可类比的。

本节神经网络样本取自海州露天矿的现场实测和分析数据，具有较强的相似性和可比性。按工程地质研究方法，影响因素可分为内因和外因两大因素。

内因主要有边坡岩体的地层、材料特性、地质构造、井工开采的煤层分布等;外因有边坡形态的改造、地下采空区范围、人为活动等。

本节研究中的输入因素:内因取为容重、黏聚力、内摩擦角、采深采厚比、煤层倾角;外因取为边坡高、总边坡角、采空区面积。以极限平衡计算得到的边坡安全系数作为输出参数(参见6.2节分析)。

6.2节中的分析共选取了海州露天矿的12条剖面，选取W7、W3、E5、E7、E13、E19、E23、E25共8各剖面的计算实例作为学习样本，以W5、E1、E10、E174个剖面的计算实例作为预测样本，见表6-7。

表6-7神经网络样本原始数据将原始数据按式。进行归一化处理，使参数均转化为(0，1)的数据。6.4.3.2BP神经网络学习对样本数据进行归一化处理，得到神经网络的学习输入参数，见表6-8。

表6-8神经网络学习样本参数神经网络结构优化如下:本模型中，k=8，n=8，m=1。据式(6-17)，取，则要求n1＞4;据式(6-18)，;据式(6-19)，n1≥log2n=3。

可见，n1取值在4～13之间是适宜的，取不同隐层节点数进行网络训练，使系统总误差最小，可得n1=8时训练效果最理想。

样本训练误差E和循环次数t是程序运行时结束的两个结束标准，迭代中以程序结束标准为:E=0，t=10000。据网络结果优化确定:η=0.9，α=0.7，隐含层数c=1，隐层节点数n=8。

对神经网络进行训练，训练总误差E=9.913×10-4。6.4.3.3BP神经网络预测据学习好的神经网络，进行4个样本的神经网络预测。表6-9为预测样本输入参数。

表6-9预测样本输入参数将该表输入训练好的网络，得预测结果及误差见表6-10所示。表6-10神经网络预测结果与实测结果的对照注:δ表示预测值与实测值的相对误差，。

可见，安全系数的预测总平均误差均在20%以内，可以满足要求，从理论上说明了BP神经网络的可用性，可以预测输出目标。

神经网络怎么定义预测的精度？

请问MATLAB中神经网络预测结果应该怎么看？求大神解答

从图中NeuralNetwork可以看出，你的网络结构是两个隐含层，2-3-1-1结构的网络，算法是traindm，显示出来的误差变化为均方误差值mse。经过482次迭代循环完成训练，耗时5秒。

相同计算精度的话，训练次数越少，耗时越短，网络结构越优秀。

达到设定的网络精度0.001的时候，误差下降梯度为0.0046，远大于默认的1e-5，说明此时的网络误差仍在快速下降，所以可以把训练精度目标再提高一些，比如设为0.0001或者1e-5。