FATA-BiTCN-SVM海市蜃楼算法优化双向时间卷积神经网络结合支持向量机时间序列预测（Matlab完整源码和数据）

1.均方差(MSE)：923.0636 2.根均方差(RMSE)：30.382 3.平均绝对误差（MAE）：25.4126 4.平均相对百分误差（MAPE）：22.533% 5.R2：56.6557% 6.剩余预测残差RPD：1.5417 1.均方差(MSE)：353.2269 2.根均方差(RMSE)：18.7943 3.平均绝对误差（MAE）：13.5304 4.平均相对百分误差（MAPE）：10.0855% 5.R2：88.9987% 6.剩余预测残差RPD：3.0194 MAE MAPE MSE RMSE R2 ______ _______ ______ ______ _______ BiTCN-SVM 25.413 0.22533 923.06 30.382 0.56656 优化后BiTCN-SVM 13.53 0.10086 353.23 18.794 0.88999