RNN多输出预测反归一化及计算平均绝对误差和均方误差代码

以下是一个简单的 RNN 多输出预测反归一化及计算平均绝对误差和均方误差的 Python 代码示例：

import numpy as np

# 定义反归一化函数
def denormalize(normalized_data, data_min, data_max):
    denormalized_data = normalized_data * (data_max - data_min) + data_min
    return denormalized_data

# 定义计算平均绝对误差和均方误差函数
def calculate_errors(predicted_data, true_data):
    mae = np.mean(np.abs(predicted_data - true_data))
    mse = np.mean(np.square(predicted_data - true_data))
    return mae, mse

# 假设有 10 个时间步长，每个时间步长有 3 个输出
time_steps = 10
num_outputs = 3

# 假设模型的输出为归一化后的数据，范围为 [0, 1]
predicted_data_normalized = np.random.rand(time_steps, num_outputs)

# 假设真实数据也为归一化后的数据，范围为 [0, 1]
true_data_normalized = np.random.rand(time_steps, num_outputs)

# 假设真实数据的最小值和最大值为 0 和 1，用于反归一化
data_min = 0
data_max = 1

# 反归一化预测数据和真实数据
predicted_data = denormalize(predicted_data_normalized, data_min, data_max)
true_data = denormalize(true_data_normalized, data_min, data_max)

# 计算平均绝对误差和均方误差
mae, mse = calculate_errors(predicted_data, true_data)

# 输出结果
print("Predicted data:")
print(predicted_data)
print("True data:")
print(true_data)
print("MAE:", mae)
print("MSE:", mse)

需要注意的是，此示例中假设数据已经归一化并且最小值和最大值已知。如果数据没有归一化，则需要在进行反归一化之前进行标准化。另外，此示例中计算的是平均绝对误差和均方误差，还可以根据需求计算其他误差指标。