The data set obtained from the expe

The data set obtained from the expert panel was used as a test set in this study. The ratings of the six independent variables for each case were fed into the 6-7-1 ANN model. The forecasted efficient risk allocation strategies by the model were compared to the actual efficient risk allocation strategies specified by the interviewees. The evaluation performance of the model was determined by, besides RMSE, MPE (mean percentage error) and MAPE (mean absolute percentage error). MPE is an indicator of whether a model has a greater tendency to over- or under-forecast. MAPE is a good measure of the magnitude of the errors of forecasts. They are defined as follows:

Results (Vietnamese) 1:

Tập hợp dữ liệu thu được từ các bảng điều khiển chuyên gia đã được sử dụng như là một bài kiểm tra trong nghiên cứu này. Xếp hạng của các biến độc lập sáu cho mỗi trường hợp được cho ăn thành 6-7-1 mô hình ANN. Chiến lược phân bổ rủi ro hiệu quả dự báo của các mô hình đã được so sánh với các chiến lược phân bổ rủi ro hiệu quả thực tế được chỉ định bởi các phỏng vấn. Đánh giá hiệu suất của các mô hình đã được xác định bởi, bên cạnh Whattheschmidt, MPE (có nghĩa là tỷ lệ phần trăm lỗi) và MAPE (nghĩa là tuyệt đối tỷ lệ lỗi). MPE là một chỉ báo về việc một mô hình có một xu hướng lớn hơn - hoặc dưới thời. MAPE là một biện pháp tốt của cường độ của các lỗi của dự báo. Họ được xác định như sau:

Results (Vietnamese) 2:

Các bộ dữ liệu thu được từ bảng điều khiển chuyên gia đã được sử dụng như là một thử nghiệm thiết lập trong nghiên cứu này. Việc xếp hạng trong sáu biến độc lập đối với từng trường hợp được đưa vào mô hình 6-7-1 ANN. Các chiến lược phân bổ rủi ro hiệu quả dự báo của mô hình được so sánh với chiến lược phân bổ rủi ro hiệu quả thực tế theo quy định của người được phỏng vấn. Việc thực hiện đánh giá các mô hình đã được xác định bởi, bên cạnh RMSE, MPE (lỗi tỷ lệ phần trăm có nghĩa) và MAPE (có nghĩa là lỗi tỷ lệ tuyệt đối). MPE là một chỉ số về liệu một mô hình có xu hướng lớn hơn để trên hoặc dưới mức dự báo. MAPE là một biện pháp tốt về độ lớn của sai số của dự báo. Chúng được xác định như sau:

Results (Vietnamese) 3:

Trong cuộc nghiên cứu này được các chuyên gia của bộ dữ liệu trong bảng này là một bài kiểm tra ".Đối với mỗi trường hợp của 6 người bị đưa đến giá trị của biến độc lập 6-7-1 mô hình mạng thần kinh nhân tạo.Thông qua mô hình dự báo hiệu quả rủi ro chính sách phân phối thực hiện hiệu quả hơn, thực tế rủi ro chính sách phân phối đã xác định.Nên đánh giá khả năng của mô hình xác định, ngoại trừ RMSE, MPE (trung bình tỷ lệ phần trăm số) và MAPE (trung bình tỷ lệ sai số tuyệt đối).MPE là một mô hình có xu hướng lớn hơn, hoặc chỉ số quá mức dự đoán.Kết quả là một biện pháp rất tốt với dự báo lỗi cỡ này.Họ được định nghĩa như sau: