The prediction of W. viridescens gr

The prediction of W. viridescens growth curves in different temperature profiles was obtained using ode23
function in computational routines programmed and executed in Matlab 7 (MathWorks®, Natick, USA), which is
based on the Runge-Kutta method, applying the initial conditions. The statistical index R2, mean square error
(RMSE), factor bias and factor accuracy were used to assess the ability of the mathematical models in representing
the growth data.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

คำทำนายของวัตต์ viridescens กราฟการเติบโตในส่วนกำหนดค่าอุณหภูมิแตกต่างกันได้รับใช้ ode23ฟังก์ชันในคำสั่งคำนวณโปรแกรม และดำเนินการใน Matlab 7 (MathWorks®, Natick สหรัฐอเมริกา), ซึ่งเป็นคะแนนเฉลียจากวิธี Runge Kutta ใช้เงื่อนไขเริ่มต้น ดัชนีสถิติ R2, square หมายถึงข้อผิดพลาด(RMSE), ปัจจัยโน้มเอียงและความถูกต้องของปัจจัยที่ใช้ประเมินความสามารถของแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ในการแสดงเจริญเติบโตได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การทำนายของดับบลิว viridescens เส้นโค้งการเจริญเติบโตในโปรไฟล์อุณหภูมิที่แตกต่างกันได้จากการใช้ ode23
ฟังก์ชั่นในการปฏิบัติคอมพิวเตอร์โปรแกรมและดำเนินการใน Matlab 7 (MathWorks®, เนติ, USA) ซึ่งจะ
ขึ้นอยู่กับวิธีการ Runge-Kutta การใช้เงื่อนไขเริ่มต้น ดัชนีสถิติ R2 หมายถึงตารางข้อผิดพลาด
(RMSE) อคติปัจจัยและความถูกต้องปัจจัยที่ถูกนำมาใช้ในการประเมินความสามารถของแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ในการเป็นตัวแทนของ
ข้อมูลการเจริญเติบโต

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การทำนาย . viridescens การเจริญเติบโตโค้งในอุณหภูมิที่แตกต่างกันได้รับการใช้ ode23 โปรไฟล์ฟังก์ชันในการคำนวณและการปฏิบัติโปรแกรมดำเนินการใน MATLAB 7 ( แมธเวิร์คส์®นาติค , USA ) ซึ่งเป็นขึ้นอยู่กับ Runge คุททาวิธี การใช้เงื่อนไขเริ่มต้น R2 ดัชนีสถิติ ค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนกำลังสอง( RMSE ) ด้านปัจจัยความอคติและใช้ประเมินความสามารถของแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ ซึ่งข้อมูลการเจริญเติบโต