quota(data0,data1,'CNN-BiLSTM') quota(data0,data2,'VMD-CNN-BiLSTM') quota(data0,data3,'BiLSTM')

这些代码段可能是用来计算某个指标或者评价函数的，其中 data0 是输入数据，data1、data2、data3 是不同的模型或者方法。'CNN-BiLSTM'、'VMD-CNN-BiLSTM' 和 'BiLSTM' 可能是不同的深度学习模型或者方法的名称，quota() 函数可能是用来计算这些模型在输入数据上的性能评价值，例如准确率、召回率、F1 值等。但是没有更多上下文信息的情况下，我无法确定这些代码的确切用途和含义。

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# -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt from scipy.io import loadmat from math import sqrt from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score def quota(inv_y, inv_yhat,name): rmse_ = sqrt(mean_squared_error(inv_y, inv_yhat)) mae_=mean_absolute_error(inv_y, inv_yhat) r2_ = r2_score(inv_y, inv_yhat) print(name,'的rmse:', rmse_, ' mae:', mae_, ' R2:', r2_) data0=loadmat('result/vmd_cnn_bilstm_result.mat')['true'] data1=loadmat('result/cnn_bilstm_result.mat')['pred'] data2=loadmat('result/vmd_cnn_bilstm_result.mat')['pred'] data3=loadmat('result/bilstm_result.mat')['pred'] quota(data0,data1,'CNN-BiLSTM') quota(data0,data2,'VMD-CNN-BiLSTM') quota(data0,data3,'BiLSTM') # 画图 plt.figure() plt.plot(data0,'-',label='Real') plt.plot(data1,'-',label='CNN-BiLSTM') plt.plot(data2,'-',label='VMD-VNN-BiLSTM') plt.plot(data3,'-',label='BiLSTM') plt.grid() plt.legend() plt.xlabel('time/h') plt.ylabel('Compare') plt.show()

这段代码是一个 Python 脚本，它包含了一个名为 `quota()` 的函数和一些数据处理和可视化的代码。这个脚本的主要功能是比较不同深度学习模型在某个数据集上的性能表现，并通过可视化的方式展示比较结果。

首先，代码通过 `loadmat()` 函数加载了四个数据文件，分别是真实值 `data0` 和三个模型的预测结果 `data1`、`data2` 和 `data3`。然后，通过调用 `quota()` 函数计算了每个模型在真实值上的均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和 R2 得分。这些指标可以用来衡量模型的预测能力，RMSE 和 MAE 越小、R2 得分越高表示模型性能越好。

最后，代码使用 Matplotlib 库绘制了一个折线图，将真实值和三个模型的预测结果进行了对比。图表的 x 轴表示时间，y 轴表示比较结果。通过比较不同模型的预测结果，可以直观地了解它们的性能差异。

用户student通过cp命令在目录/data下测试quota。linux命令

：cp /path/to/file/data/quota /data/

这将会将名为quota的文件从路径/path/to/file/data/复制到/data目录中，并且可以测试该目录的磁盘空间配额。