Estimation Using Machine Learning Models in China "> 表3 |提高卫星遥感的适用性评估在中国使用机器学习模型 - raybet雷竞app,雷竞技官网下载,雷电竞下载苹果

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研究文章

提高卫星遥感的适用性 估计在中国使用机器学习模型

表3

描述的结果和评价ML-LUR模型。
R2 梅( ) RMSE ( ) SMAPE (%)
整体 925357年 0.88 7.56 15.51 20.62
(一)季
冬天 227604年 0.88 8.29 14.70 17.27
春天 232623年 0.86 5.16 9.91 17.07
夏天 228551年 0.80 3.41 4.83 20.40
秋天 236582年 0.90 4.69 7.40 19.58
(B)年
2020年 470071年 0.89 5.63 10.95 18.58
2021年 415159年 0.90 4.93 8.58 18.28