It is to be noted that the division

It is to be noted that the division of data for training and testing purpose is of the ratio of 3:2. Such high prediction rate is attributed to the improved clarity of the data set that is fed to the neural network for training. Rather than providing crisp energy consumption values, the class numbers represent a better way of classifying energy data and make it easier to comprehend the existing pattern of energy use from one day to another. Fig. 6 shows the plot with
measured and predicted values for building A using ANN. It is observed that the slope of the line is also close to one.
Similar results for building B and C are presented in Table 3.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เป็นที่น่าสังเกตว่า ส่วนของข้อมูลสำหรับการฝึกอบรม และการทดสอบวัตถุประสงค์เป็นอัตราส่วน 3:2 ได้ ราคาสูงทำนายดังกล่าวมีสาเหตุมาจากความชัดเจนของชุดข้อมูลไปยังเครือข่ายของระบบประสาทสำหรับการฝึกอบรมที่ปรับปรุง แทนที่จะให้ค่าการบริโภคพลังงานคม หมายเลขชั้นเป็นวิธีดีกว่าของประเภทข้อมูลพลังงาน และทำให้การเข้าใจรูปแบบของการใช้พลังงานจากวันหนึ่งไปยังอีกที่มีอยู่ รูปที่ 6 แสดงพล็อตด้วยวัด และคาดการณ์ค่าอาคาร A ใช้แอน ตั้งข้อสังเกตว่า ความชันของเส้นเป็นใกล้ชิดผลที่คล้ายกันสำหรับอาคาร B และ C จะแสดงอยู่ในตารางที่ 3

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

มันเป็นที่น่าสังเกตว่าส่วนหนึ่งของข้อมูลสำหรับการฝึกอบรมและการทดสอบวัตถุประสงค์คืออัตราส่วน 3: 2 เช่นอัตราการทำนายสูงประกอบกับความคมชัดที่ดีขึ้นของชุดข้อมูลที่ป้อนให้กับเครือข่ายประสาทเทียมสำหรับการฝึกอบรม แทนที่จะให้ค่าการใช้พลังงานที่คมชัดระดับตัวเลขแทนวิธีที่ดีกว่าการจำแนกข้อมูลพลังงานและทำให้มันง่ายที่จะเข้าใจรูปแบบที่มีอยู่ของการใช้พลังงานจากวันหนึ่งไปยังอีก มะเดื่อ. 6 แสดงให้เห็นพล็อตที่มี
ค่าที่วัดได้และคาดการณ์สำหรับการสร้างโดยใช้ ANN มันถูกตั้งข้อสังเกตว่าความชันของเส้นนอกจากนี้ยังอยู่ใกล้กับหนึ่ง.
ผลที่คล้ายกันสำหรับการก่อสร้างอาคาร B และ C จะถูกนำเสนอในตารางที่ 3

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เป็นที่น่าสังเกตว่า กองของข้อมูลการฝึกอบรมและวัตถุประสงค์ของการทดสอบคืออัตราส่วน 3 : 2 . การพยากรณ์อัตราสูงดังกล่าวเกิดจากการเพิ่มความชัดเจนของชุดข้อมูลที่ป้อนเข้าโครงข่ายประสาทเทียมสำหรับการฝึก แทนที่จะให้พลังงานสดชื่นค่า ระดับตัวเลขแสดงวิธีที่ดีกว่าของหมวดหมู่ข้อมูลพลังงานและทำให้มันง่ายที่จะเข้าใจรูปแบบปัจจุบันของการใช้พลังงานจากวันหนึ่งไปยังอีก รูปที่ 6 แสดงพล็อตกับวัดและทำนายค่าสำหรับอาคารที่ใช้ แอน พบว่า ความชันของเส้นยังใกล้หนึ่งผลที่คล้ายกันสำหรับอาคาร B และ C จะแสดงในตารางที่ 3