Prediction errors of the three seri

Prediction errors of the three series of models
Of the three series of models developed to examine the
influence of weather on disease severity, prediction errors
class mean j
value
N
i class j
i
i
N
_ ()
, = ∀ ∈ =
Σ
1
MSD k j
value class mean j
N
i class j and k attribute
i
i
N
( , )
( _ ())
,
=
−
∀ ∈ ∈
= Σ
2
1
WD j
MSD i j Sensitivity i
i ( )
( (,)*
( ))
= =
Σ
1
4
100
Figure 1 Changes in classification error in validation data sets with an
increasing number of iterations for artificial neural network models:
models were trained on data from Australian and South American sites
to predict disease severity class at South American (dotted line) and
Australian (solid line) sites, respectively; other models for Samford (
),
Springmount (), Southedge (), Campo Grande (), Planaltina ()
and Carimagua () were trained on data for all sites except the site
being used for prediction.
© 2004 BSPP Plant Pathology (2004) 53, 375–386
Weather-based neural network models for disease prediction 379
were lowest for series 3 models, which used weather data
on the day of disease assessment and the previous 24 h
period; both continent-wise and cross-continent ANN
models showed this consistent trend (Fig. 3). Prediction
errors were generally similar for series 1 and 2 models that
used either average weather during the week prior to disease
assessment (26·6–81·8% for ANN; 29·4–81·8% for
REG models) or weather for the seventh day before
assessment (26·6–72·7% for ANN; 36–72·7% for REG
models). Due to some missing weather data, the number
of days with disease and weather data varied slightly for
the three series of models. However, these differences were
relatively small and may not have greatly influenced
prediction errors (Fig. 3). All further work therefore, concentrated
on series 3 models.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ข้อผิดพลาดในการทำนายของสามชุดของแบบจำลองของสามชุดของแบบจำลองที่พัฒนาขึ้นเพื่อตรวจสอบการอิทธิพลของสภาพอากาศในความรุนแรงของโรค การคาดเดาผิดชั้นหมายถึงเจค่าNฉันเรียนเจฉันฉันN_ (), = ∀ ∈ =Σ1เจเคมือค่าเรียนเฉลี่ย jNฉันเรียนแอตทริบิวต์ j และ kฉันฉันN( , )( _ ()),=−∀ ∈ ∈=Σ21เจ WDมือผมไวเจฉันi ( )( (,)*( ))= =Σ14100รูปที่ 1 การเปลี่ยนแปลงในประเภทข้อผิดพลาดในการตรวจสอบค่ากับการเพิ่มจำนวนการเกิดซ้ำสำหรับแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียม:มีฝึกแบบจำลองข้อมูลจากออสเตรเลียและอเมริกาใต้การทำนายโรคระดับความรุนแรงที่อเมริกาใต้ (เส้น) และออสเตรเลีย (เส้นทึบ) ไซต์ ตามลำดับ รุ่นอื่น ๆ สำหรับ Samford ()(Springmount) Southedge (), (ฟิต) Planaltina ()และมีการฝึกอบรม(Carimagua)ข้อมูลสำหรับไซต์ทั้งหมดยกเว้นเว็บไซต์จะใช้สำหรับการคาดเดา© 2004 BSPP พืชพยาธิ (2004) 53, 375-386อากาศที่ใช้เครือข่ายประสาทแบบจำลองสำหรับทำนายโรค 379สุดสำหรับชุด 3 รุ่น ซึ่งใช้ข้อมูลสภาพอากาศในวันประเมินโรค และก่อนหน้า 24 ชมรอบระยะเวลา แอน continent-wise และข้ามทวีปแบบจำลองแสดงให้เห็นว่าแนวโน้มนี้สอดคล้องกัน (Fig. 3) การคาดเดาข้อผิดพลาดคล้ายคลึงกันโดยทั่วไปสำหรับชุด 1 และ 2 รุ่นที่ใช้ทั้งสภาพอากาศเฉลี่ยในช่วงสัปดาห์ก่อนโรคประเมิน (26·6 – 81·8% สำหรับแอนน์ % 29·4-81·8หมายเลขทะเบียนรุ่น) หรือสภาพอากาศในวันเจ็ดก่อนประเมิน (26·6 – 72·7% สำหรับแอนน์ % 36-72·7 หมายเลขทะเบียนรูปแบบจำลอง) เนื่องจากข้อมูลบางส่วนอากาศหายไป หมายเลขวันกับข้อมูลโรคและสภาพอากาศที่แตกต่างกันเล็กน้อยสำหรับชุดที่สามรุ่น อย่างไรก็ตาม ความแตกต่างเหล่านี้ได้ค่อนข้างเล็ก และอาจไม่มีมากผลทายผิด (Fig. 3) ทั้งหมดการเข้มข้นดังนั้นในรูปแบบจำลองชุด 3

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ความผิดพลาดของการพยากรณ์สามชุดของนางแบบ
ของสามชุดของรูปแบบการพัฒนาเพื่อศึกษาอิทธิพลของสภาพอากาศต่อความรุนแรงโรค

ชั้นทำนายข้อผิดพลาดหมายถึง J


ฉันเรียนค่า n J

ผม

ผม _ ( N )
, = ∀∈ =

1
Σเอ็มเอสเค J
J
n
หมายถึงค่าห้องผมชั้น J และ K


ฉันแอตทริบิวต์ฉัน n
( )
( _ ( ) )

=

=
∀−∈∈Σ
2
1
J
. ความไวแสงอัตโนมัติสำหรับผม

( ( ฉัน ) ) *
( )
= =
Σ
1
4

100รูปที่ 1 การเปลี่ยนแปลงในการจำแนกผิดพลาดในการตรวจสอบข้อมูลชุดกับ
เพิ่มจำนวนของแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมสำหรับการทำซ้ำ :
แบบฝึกบนข้อมูลจากออสเตรเลียและอเมริกาใต้เว็บไซต์
ทำนายโรครุนแรงระดับที่อเมริกาใต้และออสเตรเลีย ( เส้นประ )
( เส้นทึบ ) เว็บไซต์ตามลำดับ ; รุ่นอื่น ๆแซมเฟิร์ต ( สำหรับ
)
springmount (  ) southedge (  )แคมโป แกรนด์ (  ) Planaltina (  )
carimagua (  ) ผ่านการอบรมและข้อมูลสำหรับทุกเว็บไซต์ ยกเว้นเว็บไซต์
ถูกใช้เพื่อการพยากรณ์ .
สงวนลิขสิทธิ์ 2004 bspp โรคพืช ( 2004 ) 53 , สภาพอากาศ 375 – 386
ตามแบบจำลองโครงข่ายประสาทเพื่อการพยากรณ์โรค 379
เป็นต่ำสุดอันดับ 3 รุ่น ซึ่งใช้ข้อมูลอากาศ
ในวันประเมินโรคและก่อนหน้านี้ 24 H
ระยะเวลา ;ทั้งสองทวีปที่ชาญฉลาดและข้ามทวีปแอน
รุ่นพบนี้แนวโน้มที่สอดคล้องกัน ( รูปที่ 3 ) ข้อผิดพลาดการทำนาย
โดยทั่วไปคล้ายคลึงกัน ชุด 1 และ 2 รุ่นที่ใช้เหมือนกัน
สภาพอากาศช่วงสัปดาห์ก่อนเฉลี่ยการประเมินโรค
( 26 ด้วย 6 – 81 ด้วย 8% แอน ; 29 ด้วย 4 – 81 ด้วย 8 %
รุ่น reg ) หรือสภาพอากาศในวันที่เจ็ดก่อน
( ประเมิน 26 ด้วย 6 – 72 ด้วย 7% แอน ; 36 – 72 ด้วย 7 % สำหรับรุ่น reg
)เนื่องจากบางส่วนหายไปข้อมูลสภาพอากาศ หมายเลข
วันโรคและข้อมูลสภาพอากาศที่แตกต่างกันเล็กน้อยสำหรับ
3 ชุดของนางแบบ อย่างไรก็ตาม ความแตกต่างเหล่านี้
ขนาดค่อนข้างเล็ก และอาจไม่ได้มีอิทธิพลอย่างมาก
ทำนายข้อผิดพลาด ( รูปที่ 3 ) ทุกงานจึงเข้มข้น
ชุด 3 แบบ