In the final series of ANN models,

In the final series of ANN models, data from all Australian
and South American sites were pooled and models
were trained on data from five sites to predict the severity
class for the remaining sixth site. Of the six cross-continent
ANN models developed in this way, the model developed
without the data from Planaltina was the most accurate,
successfully predicting severity on >85% of days. The
ANN model without the Carimagua data correctly predicted
severity on only 54% of days at this site. The other
four models were accurate on >73% of days (Table 2).
The prediction errors of these models were considerably
higher than for the continent-wise ANN models (Table 1)
for all sites except Samford and Planaltina.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในชุดสุดท้ายของรุ่นแอน ข้อมูลจากออสเตรเลียทั้งหมดอเมริกาอเมริกาใต้ถูกทางถูกพู และรุ่นมีการฝึกอบรมข้อมูลจากเว็บไซต์ห้าเพื่อทำนายความรุนแรงคลาสสำหรับไซต์หกเหลือ ของหกข้ามทวีปรุ่นแอนพัฒนาวิธีนี้ รูปแบบพัฒนาโดยข้อมูลจาก Planaltina ถูกสุดถูกต้องคาดการณ์ความรุนแรงบนสำเร็จ > 85% ของวัน ที่รุ่นแอน โดยข้อมูล Carimagua ได้อย่างถูกต้องทำนายความรุนแรงในเพียง 54% ของวันที่ อื่น ๆรุ่นที่ 4 ได้ถูกต้องบน > 73% ของวัน (ตารางที่ 2)ข้อผิดพลาดในการทำนายของโมเดลเหล่านี้ได้มากสูงกว่ารุ่นแอน continent-wise (ตารางที่ 1)สำหรับไซต์ทั้งหมดยกเว้น Samford และ Planaltina

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในซีรีส์สุดท้ายของแบบจำลอง ANN ข้อมูลจากออสเตรเลียเว็บไซต์และอเมริกาใต้ถูกรวบรวมและรูปแบบที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลจากห้าเว็บไซต์ที่จะคาดการณ์ความรุนแรงระดับสำหรับเว็บไซต์ที่หกที่เหลือ หกข้ามทวีปรุ่น ANN พัฒนาในลักษณะนี้รูปแบบการพัฒนาที่ไม่มีข้อมูลจากPlanaltina เป็นที่ถูกต้องที่สุดความรุนแรงที่ประสบความสำเร็จในการทำนาย> 85% ของวัน รูปแบบโดยไม่ต้อง ANN ข้อมูล Carimagua คาดการณ์ได้อย่างถูกต้องความรุนแรงเพียง54% ของวันที่เว็บไซต์นี้ อีกสี่รุ่นมีความถูกต้องบน> 73% ของวัน (ตารางที่ 2). ข้อผิดพลาดการทำนายของรูปแบบเหล่านี้เป็นอย่างมากที่สูงกว่าสำหรับรุ่น ANN ทวีปที่ชาญฉลาด (ตารางที่ 1) สำหรับเว็บไซต์ทั้งหมดยกเว้น Samford และ Planaltina

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในชุดสุดท้ายของแอน โมเดล ข้อมูลจากออสเตรเลียและอเมริกาใต้รวมเว็บไซต์

) และแบบฝึกแบบห้าเว็บไซต์เพื่อทำนายระดับความรุนแรง
ที่เหลืออีก 6 เว็บไซต์ ในหกทวีปข้าม
Ann ในการพัฒนารูปแบบวิธีนี้แบบจำลอง
โดยไม่ต้องใช้ข้อมูลจาก Planaltina คือถูกต้องที่สุด
เรียบร้อยแล้วทำนายความรุนแรงบน > 85% ของวัน
แอน แบบไม่มีข้อมูล carimagua คาดการณ์ได้อย่างถูกต้อง
ความรุนแรงเพียง 54% ของวันในเว็บไซต์นี้ อีก
4 โมเดลถูกต้อง > 73% ของวัน ( ตารางที่ 2 ) .
ทำนายข้อผิดพลาดของโมเดลเหล่านี้ถูกมาก
สูงกว่าทวีปปัญญา แอน ( ตารางที่ 1 ) รุ่นสำหรับเว็บไซต์ทั้งหมดยกเว้น
แซมเฟิร์ต และ Planaltina .