These data have no conflict with th

These data have no conflict with the
above conclusions, and the accuracies show that the precision of stepwise
regression is the worst and that SVM is better than the BP neural
network. However, the prediction accuracies of the threemodelsmarkedly
decreased for the following,main reasons: First, the immigration of
L. striatellus into Dongtai in this year was extra large due to the atmospheric
circulation background, Fig. 1 is the average wind field at the
850 hPa level inMay, 2004; it illustrates that during thismonth, a strong
warm wet southwest monsoon was prevailing in the southern main
rice-producing areas

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ข้อมูลเหล่านี้ต้องไม่ขัดแย้งกับการข้อสรุปข้างต้น และแม่นแสดงว่าความแม่นยำของศถดถอยเลวร้ายที่สุด และ SVM ที่เป็นดีกว่า BP ประสาทเครือข่าย อย่างไรก็ตาม แม่นทำนายของ threemodelsmarkedlyลดลงสำหรับเหตุผลต่อไปนี้ หลัก: ครั้งแรก ตรวจคนเข้าเมืองของStriatellus L. เป็นไถในปีนี้คือขนาดใหญ่เนื่องจากในบรรยากาศไหลเวียนพื้นหลัง รูปที่ 1 เป็นฟิลด์ลมเฉลี่ยที่inMay ระดับ 850 พะ 2004 แสดงถึงที่ระหว่าง thismonth แข็งแกร่งมรสุมตะวันตกเฉียงใต้อบอุ่นเปียกคือเกิดขึ้นในภาคใต้หลักพื้นที่การผลิตข้าว

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ข้อมูลเหล่านี้มีความขัดแย้งกับไม่มี
ข้อสรุปข้างต้นและความถูกต้องแสดงให้เห็นว่ามีความแม่นยำของแบบขั้นตอน
ถดถอยที่เลวร้ายที่สุดและ SVM ที่ดีกว่าประสาท BP
เครือข่าย อย่างไรก็ตามความถูกต้องของการทำนาย threemodelsmarkedly
ลดลงต่อไปนี้เหตุผลหลัก: First, ตรวจคนเข้าเมืองของ
แอล striatellus เข้า Dongtai ในปีนี้มีขนาดใหญ่เป็นพิเศษเนื่องจากบรรยากาศ
พื้นหลังการไหลเวียนรูป 1 คือสนามลมเฉลี่ยที่
850 hPa ระดับ inMay 2004; มันแสดงให้เห็นว่าในช่วง thismonth ที่แข็งแกร่ง
มรสุมตะวันตกเฉียงใต้เปียกอบอุ่นได้รับการแพร่หลายในหลักทางตอนใต้ของ
พื้นที่ผลิตข้าว