Coercively Adjusted Auto Regression Model for Forecasting in Epilepsy EEG

Table 5

Comparison of the foresting error rates and the execution time between the existing methods and the proposed method.

Forecasting; time points	Electrodes	RMSE						Execution time (sec)
		500 (training)			1000 (training)			500 (training)			1000 (training)
		ANN	NN	CA-AR (5)	ANN	NN	CA-AR (5)	ANN	NN	CA-AR (5)	ANN	NN	CA-AR (5)
1000	4	0.091	0.020	0.047	0.13	0.023	0.05	1.01	7.44	0.08	5.34	9.11	0.06
	8	0.039	0.006	0.043	0.055	0.016	0.051	0.08	7.75	0.03	5.01	8.86	0.06
	35	0.228	0.072	0.039	0.192	0.062	0.045	0.90	7.64	0.08	4.90	8.78	0.05
	70	0.057	0.010	0.056	0.049	0.011	0.054	0.10	7.57	0.08	4.48	8.63	0.06
	95	0.091	0.032	0.044	0.145	0.038	0.034	0.94	7.44	0.06	4.70	8.75	0.05
	Average	0.101	0.028	0.046	0.114	0.03	0.047	0.61	7.57	0.07	4.88	8.83	0.06
2000	4	0.217	0.021	0.046	0.245	0.03	0.038	1.11	20.55	0.08	4.87	20.14	0.05
	8	0.060	0.019	0.047	0.082	0.027	0.018	1.11	20.64	0.08	5.55	20.87	0.05
	35	0.253	0.063	0.052	0.191	0.088	0.048	0.83	20.31	0.06	4.91	21.03	0.05
	70	0.058	0.015	0.049	0.046	0.012	0.033	1.01	20.12	0.08	4.52	20.94	0.04
	95	0.173	0.037	0.048	0.198	0.038	0.048	0.92	20.58	0.08	5.12	20.47	0.05
	Average	0.152	0.031	0.048	0.152	0.039	0.037	1.00	20.44	0.07	5.00	20.69	0.05
3000	4	0.376	0.029	0.052	0.399	0.019	0.051	0.92	32.74	0.08	5.79	38.31	0.05
	8	0.094	0.015	0.051	0.112	0.032	0.051	1.22	32.39	0.03	5.68	36.47	0.05
	35	0.259	0.070	0.049	0.213	0.087	0.047	0.98	32.40	0.08	4.76	36.57	0.05
	70	0.055	0.023	0.048	0.044	0.013	0.046	1.33	32.79	0.08	5.13	37.53	0.05
	95	0.227	0.049	0.050	0.233	0.059	0.049	0.94	33.29	0.11	4.88	37.47	0.05
	Average	0.202	0.037	0.050	0.2	0.042	0.049	1.08	32.72	0.07	5.25	37.27	0.05