Skip to main content

Table 3 Selection of the optimum MISO-ANN network for MY and EY

From: Application of gene expression programming, artificial neural network and multilinear regression in predicting hydrochar physicochemical properties

  

MY

EY

Tr

Te

Val

Ov

Tr

Te

Val

Ov

5-3-1

R2

0.821

0.834

0.847

0.824

0.695

0.644

0.563

0.668

 

RMSE

0.183

0.197

0.184

0.185

0.219

0.195

0.251

0.221

 

ME

0.004

− 0.014

0.044

0.007

− 0.003

− 0.06

0.046

− 0.004

 

std

0.184

0.202

0.184

0.186

0.22

0.191

0.255

0.221

5–5-1

R2

0.935

0.897

0.921

0.928

0.83

0.817

0.794

0.824

 

RMSE

0.107

0.128

0.155

0.118

0.154

0.132

0.212

0.161

 

ME

0.01

− 0.031

0.002

0.003

0.005

− 0.009

− 0.024

− 0.002

 

std

0.107

0.128

0.16

0.119

0.154

0.135

0.217

0.161

5-5 to 3-1

R2

0.975

0.921

0.862

0.95

0.822

0.872

0.809

0.827

 

RMSE

0.069

0.147

0.148

0.099

0.161

0.177

0.145

0.161

 

ME

0.001

0.009

0.03

0.006

0.005

− 0.008

0.059

0.011

 

std

0.069

0.152

0.149

0.099

0.162

0.182

0.137

0.162

5-5 to 5-1

R2

0.977

0.979

0.933

0.972

0.923

0.938

0.916

0.923

 

RMSE

0.07

0.064

0.1

0.074

0.109

0.097

0.103

0.107

 

ME

0.004

0.018

− 0.02

0.002

0.009

0.003

− 0.02

0.004

 

std

0.07

0.063

0.101

0.075

0.109

0.1

0.105

0.107

5-5 to 6-1

R2

0.97

0.979

0.97

0.972

0.944

0.944

0.893

0.938

 

RMSE

0.074

0.075

0.078

0.074

0.088

0.109

0.118

0.096

 

ME

− 0.004

− 0.029

− 0.011

− 0.009

− 0.004

0.008

− 0.009

− 0.003

 

std

0.074

0.071

0.08

0.074

0.088

0.112

0.121

0.097

5-5 to 10-1

R2

0.985

0.985

0.975

0.984

0.967

0.99

0.935

0.968

 

RMSE

0.052

0.066

0.072

0.058

0.07

0.041

0.088

0.07

 

ME

0.002

0.016

0.025

0.008

-0.017

0.005

− 0.013

− 0.013

 

std

0.053

0.066

0.07

0.058

0.069

0.042

0.09

0.069

5-7-1

R2

0.97

0.947

0.915

0.962

0.911

0.947

0.889

0.913

 

RMSE

0.083

0.084

0.105

0.087

0.122

0.088

0.099

0.115

 

ME

0.005

0.001

0.034

0.008

− 0.006

0.02

0.001

− 0.001

 

std

0.083

0.087

0.011

0.087

0.123

0.088

0.102

0.115

5-10-1

R2

0.964

0.976

0.967

0.966

0.905

0.958

0.934

0.916

 

RMSE

0.08

0.08

0.098

0.083

0.115

0.089

0.115

0.112

 

ME

0.003

0.012

0.033

0.009

− 0.005

0.015

0.03

0.004

 

std

0.08

0.082

0.095

0.083

0.116

0.09

0.114

0.112

5-10 to 10-1

R2

0.989

0.984

0.977

0.986

0.967

0.98

0.905

0.964

 

RMSE

0.049

0.063

0.058

0.053

0.075

0.049

0.089

0.074

 

ME

0.001

0.017

− 0.024

− 0.001

− 0.006

− 0.008

− 0.007

− 0.006

 

std

0.049

0.062

0.055

0.053

0.075

0.049

0.091

0.074

5-15-1

R2

0.975

0.967

0.986

0.975

0.945

0.87

0.947

0.936

 

RMSE

0.07

0.078

0.063

0.07

0.095

0.113

0.095

0.098

 

ME

− 0.002

− 0.03

0.01

− 0.005

0.015

− 0.02

0.021

0.011

 

std

0.07

0.075

0.064

0.07

0.094

0.115

0.095

0.098

5-15-15-1

R2

0.984

0.965

0.983

0.981

0.977

0.966

0.955

0.972

 

RMSE

0.057

0.081

0.057

0.061

0.059

0.078

0.079

0.065

 

ME

− 0.001

0.011

− 0.019

− 0.002

− 0.006

0.012

− 0.024

− 0.006

 

std

0.057

0.083

0.056

0.061

0.059

0.079

0.077

0.065

  1. aTr training, Te testing, Val validation, Ov overall