According to Arnold, Kiniry, et al.

According to Arnold, Kiniry, et al. (2012a) and Arnold, Moriasi,
et al. (2012b), no absolute criteria for judging model performance
have been firmly established in literature. Acceptable statistical
measures are always project specific (Engel, Storm, White, Arnold,
& Arabi, 2007). However, Moriasi et al. (2007) and Andersen,
Refsgaard, and Jensen (2001) have proposed to judge a calibration
and validation result as “very good” if NSE > 0.75 and R2 > 0.95,
“good” if 0.65 < NSE _ 0.75 and 0.85 < R2 _ 95, and “satisfactory” if
NSE > 0.5 and R2 > 0.7. Satisfactory P- and R-factors depend on the
quality of the measured data. If the measured data are of high
quality, then the P-factor should be > 0.8 and R-factor < 1
(Abbaspour et al., 2007). But according to Schuol, Abbaspour,
Srinivasan et al. (2008a) and Schuol, Abbaspour, Yang et al.
(2008b), a P-factor > 0.5 and R-factor < 1.3 are still sufficient under
less stringent model quality requirements. For sediment yield, a
smaller P-factor value and larger R-factor value are also acceptable
(Abbaspour, 2015).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตามอาร์โนลด์ Kiniry, et al. (2012a) และอาร์โนลด์ Moriasiet al. (2012b), ไม่มีเกณฑ์ที่แน่นอนสำหรับการตัดสินประสิทธิภาพการทำงานของรุ่นมั่นคงก่อให้เกิดวรรณคดี ยอมรับทางสถิติเสมอมีโครงการเฉพาะ (Engel พายุ ขาว อาร์โนลด์และ Arabi, 2007) อย่างไรก็ตาม Moriasi et al. (2007) และแอนเดอร์เซ็นRefsgaard และเจนเซน (2001) ได้เสนอในการตัดสินการสอบเทียบและผลการตรวจสอบเป็น "ดีมาก" ถ้าแวร > 0.75 และ R2 > 0.95"ดีถ้า 0.65 < _แวร 0.75 และ 0.85 < R2 _ถ้า 95 และ"พอใจ"แวร > 0.5 และ R2 > 0.7 พอ P-R-ปัจจัย และขึ้นอยู่กับการคุณภาพของข้อมูลการวัด ถ้าข้อมูลที่วัดเป็นของสูงคุณภาพ แล้วตัว P ควร > 0.8 และ R-ปัจจัย < 1(Abbaspour et al. 2007) แต่ Schuol, AbbaspourSrinivasan et al. (2008a) และ Schuol, Abbaspour, Yang et al(2008b), ตัว P > 0.5 และคูณ R < 1.3 จะยังคงเพียงพอภายใต้ต้องคุณภาพแบบเข้มงวดน้อยกว่า สำหรับผลผลิตตะกอน การค่า P ตัวเล็กและค่า R ตัวใหญ่กว่าก็ยอมรับได้(Abbaspour, 2015)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตามที่อาร์โนล Kiniry, et al (2012a) และอาร์โนล Moriasi,
et al, (2012b) ไม่มีเกณฑ์ที่แน่นอนสำหรับการตัดสินผลการดำเนินงานรูปแบบ
ได้รับการก่อตั้งขึ้นอย่างมั่นคงในวรรณคดี สถิติที่ยอมรับ
มาตรการอยู่เสมอโดยเฉพาะโครงการ (Engel, พายุ, สีขาว, อาร์โนล
และอาราบิ 2007) อย่างไรก็ตาม Moriasi et al, (2007) และเซน
Refsgaard และเซ่น (2001) ได้เสนอที่จะตัดสินการสอบเทียบ
ผลและการตรวจสอบว่า "ดีมาก" ถ้า NSE> 0.75 และ R2> 0.95
"ดี" ถ้า 0.65 <NSE _ 0.75 และ 0.85 <R2 _ 95, และ "พอใจ" ถ้า
NSE> 0.5 และ R2> 0.7 P- ที่น่าพอใจและ R-ปัจจัยขึ้นอยู่กับ
คุณภาพของข้อมูลที่วัด หากข้อมูลที่วัดได้มีความสูง
ที่มีคุณภาพแล้ว P-ควรเป็นปัจจัย> 0.8 และ R-ปัจจัย <1
(Abbaspour et al., 2007) แต่ตาม Schuol, Abbaspour,
Srinivasan et al, (2008a) และ Schuol, Abbaspour ยาง et al.
(2008b), P-ปัจจัย> 0.5 และ R-ปัจจัย <1.3 ยังคงเพียงพอภายใต้
ข้อกำหนดด้านคุณภาพรูปแบบเข้มงวดน้อยกว่า สำหรับอัตราผลตอบแทนตะกอนเป็น
ค่า P-ปัจจัยที่มีขนาดเล็กและความคุ้มค่า R-ปัจจัยที่มีขนาดใหญ่นอกจากนี้ยังได้รับการยอมรับ
(Abbaspour, 2015)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตาม อาร์โนลด์ kiniry et al . ( 2012a ) และ moriasi , อาร์โนลด์et al . ( 2012b ) , ไม่มีเกณฑ์ตัดสินประสิทธิภาพแบบได้ก่อตั้งขึ้นอย่างมั่นคงในวรรณคดี ยอมรับทางสถิติมาตรการอยู่เสมอโครงการที่เฉพาะเจาะจง ( แองเจล , พายุ , ขาว , อาร์โนลด์& Arabi , 2007 ) อย่างไรก็ตาม moriasi et al . ( 2007 ) และ แอนเดอร์เซน ,refsgaard และเจนเซ่น ( 2001 ) ได้เสนอให้ตัดสินการสอบเทียบและผลการตรวจสอบที่ " ดี " ถ้า NSE > 0.75 และ R2 > 0.95" ดี " ถ้า 0.65 0.75 และ 1.00 < < NSE _ R2 _ 95 , และ " น่าพอใจ " ถ้าNSE > 0.5 และ R2 > 0.7 น่าพอใจ P - r-factors ขึ้นอยู่กับการวัดคุณภาพของข้อมูล ถ้าข้อมูลที่วัดมีสูงคุณภาพแล้ว p-factor ควรจะ > 0.8 และ R-factor < 1( abbaspour et al . , 2007 ) แต่ตาม schuol abbaspour , ,srinivasan et al . ( 2008a ) และ schuol abbaspour , ยาง , et al .( 2008b ) , p-factor > 0.5 และ R-factor < 1.3 ยังเพียงพอ ภายใต้ความต้องการของแบบจำลองคุณภาพที่เข้มงวดน้อยกว่า ผลผลิตตะกอน ,ขนาดเล็ก p-factor คุณค่า R-factor ขนาดใหญ่ยังยอมรับได้( abbaspour 2015 )