result-5-8-06.txt

用Cross validation的方法建立人工神经网络的模型！

>>
>> mse_PCA1

mse_PCA1 =

    0.1483    0.1450    0.1399    0.1431    0.1473    0.1462    0.1496    0.1673    0.1842    0.1808

>> R2_VQ1

R2_VQ1 =

   -0.0005   -1.7941   -0.1346   -0.0029   -1.1506   -0.0134   -0.0033   -0.0126   -0.0075   -0.0038

>> accu_PCA1

accu_PCA1 =

    0.7900    0.7960    0.8128    0.7994    0.7832    0.7844    0.7822    0.7613    0.7230    0.7249



>>
>> mse_PCA

mse_PCA =

  Columns 1 through 12

    0.1622    0.1657    0.1651    0.1653    0.1616    0.1661    0.1659    0.1655    0.1591    0.1620    0.1662    0.1648

  Columns 13 through 24

    0.1630    0.1615    0.1594    0.1642    0.1645    0.1608    0.1631    0.1592    0.1651    0.2260    0.1640    0.1611

  Columns 25 through 29

    0.1696    0.1675    0.1614    0.1627    0.1634

>> R2_VQ

R2_VQ =

  Columns 1 through 12

   -0.0030   -0.0079   -0.0129   -0.5497   -0.4947   -0.1483   -0.5438   -0.0038   -0.0082   -0.0660   -0.7930   -0.1662

  Columns 13 through 24

   -0.0148   -0.0207   -0.7597   -0.8557   -1.2275   -0.2591   -0.0123   -0.0140    0.0013   -1.0395   -0.5523   -0.0192

  Columns 25 through 29

   -0.0031   -1.0091   -0.1158   -1.2006    0.0020

>> accu_PCA

accu_PCA =

  Columns 1 through 12

    0.7591    0.7517    0.7533    0.7661    0.7650    0.7486    0.7499    0.7671    0.7574    0.7647    0.7543    0.7617

  Columns 13 through 24

    0.7620    0.7655    0.7658    0.7586    0.7581    0.7646    0.7576    0.7659    0.7504    0.7138    0.7606    0.7606

  Columns 25 through 29

    0.7493    0.7446    0.7582    0.7709    0.7619






>> mse_VQ1

mse_VQ1 =

    0.1391    0.1265    0.1917    0.2002    0.2140    0.2242    0.2271    0.2469    0.2374    0.2545

>> R2_VQ1

R2_VQ1 =

    0.4453    0.4941    0.2351    0.2024    0.1471    0.1028    0.0887    0.0140    0.0531   -0.0223

>> accu_VQ1

accu_VQ1 =

    0.7955    0.8301    0.7117    0.6664    0.6431    0.6165    0.6035    0.5455    0.5675    0.5185


>> mse_VQ

mse_VQ =

  Columns 1 through 12

    0.2001    0.2286    0.2369    0.7266    0.2324    0.2272    0.2317    0.2317    0.2358    0.2282    0.2351    0.2166

  Columns 13 through 24

    0.2478    0.2502    0.2403    0.2248    0.2430    0.2206    0.2435    0.2241    0.9674    0.2430    0.2045    0.2212

  Columns 25 through 29

    0.2268    0.2120    0.2453    0.2309    0.2945

>> R2_VQ

R2_VQ =

  Columns 1 through 12

    0.1995    0.0875    0.0531   -1.8954    0.0733    0.0929    0.0712    0.0750    0.0590    0.0879    0.0585    0.1279

  Columns 13 through 24

    0.0106    0.0017    0.0417    0.1013    0.0301    0.1185    0.0250    0.1072   -2.8566    0.0240    0.1843    0.1168

  Columns 25 through 29

    0.0928    0.1537    0.0217    0.0738   -0.1733

>> accu_VQ

accu_VQ =

  Columns 1 through 12

    0.6882    0.6090    0.5772    0.6101    0.5839    0.6118    0.5959    0.5957    0.5853    0.5991    0.6004    0.6636

  Columns 13 through 24

    0.5440    0.5334    0.5597    0.6261    0.5601    0.6207    0.5360    0.6247    0.6053    0.5781    0.6554    0.6170

  Columns 25 through 29

    0.6122    0.6491    0.5439    0.6052    0.6058







>> mse_VQ

mse_VQ =

  Columns 1 through 12

    0.2012    0.2281    0.5225    0.2275    0.2304    0.2267    0.2246    0.2266    0.2378    0.2345    0.2387    0.2205

  Columns 13 through 24

    0.2436    0.2473    0.2407    0.2178    0.2474    0.2268    0.2380    0.2447    0.2149    0.2418    0.1987    0.2276

  Columns 25 through 29

    0.2238    0.2151    0.2431    0.2296    0.2203

>> R2_VQ

R2_VQ =

  Columns 1 through 12

    0.1961    0.0886   -1.0867    0.0929    0.0798    0.0922    0.1042    0.0964    0.0512    0.0623    0.0453    0.1196

  Columns 13 through 24

    0.0244    0.0123    0.0366    0.1296    0.0122    0.0926    0.0486    0.0233    0.1412    0.0334    0.2072    0.0919

  Columns 25 through 29

    0.1071    0.1414    0.0302    0.0822    0.1192

>> accu_VQ

accu_VQ =

  Columns 1 through 12

    0.6915    0.6232    0.5742    0.6160    0.5917    0.6015    0.6181    0.6168    0.5656    0.5712    0.5844    0.6423

  Columns 13 through 24

    0.5677    0.5504    0.5619    0.6298    0.5360    0.6306    0.5522    0.5720    0.6535    0.5741    0.6717    0.6318

  Columns 25 through 29

    0.5925    0.6510    0.5598    0.5914    0.6381