為了更好的驗證模型的預測效果，本文采用均方根誤差(RMSE)、平均絕對值百分比誤差(MAPE)、平均絕對誤差(MAE)的三個評價指標。

如式(24)-(26)：

均方根誤差(RMSE)：

平均絕對值百分比誤差(MAPE)：

平均絕對誤差(MAE)：

式(24)-(26)中，yt為第t天的溶解氧含量；yˆt為第t天的溶解氧含量的預測值；N為預測樣本數(shù)。均方根誤差是常見得衡量回歸模型性能的評價指標，RMSE指標越小，說明模型的預測精度越高。

本文將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、SVR、PSO-SVR、GNIPSO-SVR模型分別在未特征選擇、MI特征選擇和PCA-MI組合特征選擇的方法下進行仿真實驗并對預測結(jié)果進行了統(tǒng)計分析，如表3所示。從表3可以看出，采用PCA-MI特征選擇方法的預測模型性能均優(yōu)于未特征選擇和MI特征選擇的預測模型，而且對于未特征選擇的溶解氧數(shù)據(jù)集，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預測性能高于SVR模型，經(jīng)過MI和PCA-MI特征選擇方法的SVR模型的預測性能明顯優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，再次說明SVR預測模型適用于小樣本數(shù)據(jù)集。采用MI特征選擇方法時，選取互信息值較大的作為溶解氧的特征變量，在確定選取的數(shù)目時具有一定的主觀性，而且也忽略了選取的特征變量間的相關(guān)性，降低溶解氧預測模型的精度。

綜上所述，在研究水質(zhì)指標溶解氧問題時選擇的特征變量過少導致建模效果不佳，預測結(jié)果不具有代表性，特征變量多可以提供描述問題的更多信息，但數(shù)據(jù)中會存在無關(guān)和弱相關(guān)且冗余的特征變量，會降低模型的泛化性能。在對溶解氧預測實踐中，PCA-MI特征選擇方法選取的特征變量更具有代表性，能更有效的提高模型預測性能。

從表3的BP、SVR、PSO-SVR和GNIPSO-SVR模型之間的評價指標比較發(fā)現(xiàn)，在未特征選擇、MI特征選擇和PCA-MI組合特征選擇上，GNIPSO-SVR模型的MAE、MSE和RMSE均較低，而且經(jīng)過PCA-MI組合特征選擇的GNIPSO-SVR模型的評價指標最低，說明了GNIPSO-SVR模型具有較高的預測性能。

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