数据相对误差MATLAB代码

以下是计算相对误差的MATLAB代码：

% 计算相对误差
function rel_error = relative_error(actual_value, predicted_value)
rel_error = abs(actual_value - predicted_value) / abs(actual_value);
end

% 测试
actual_val = 10;
predicted_val = 9.8;
rel_error = relative_error(actual_val, predicted_val);
fprintf('相对误差为: %f\n', rel_error);

输出：
相对误差为: 0.020000

相关问题

为了计算两个1x100矩阵a和b之间的平均绝对误差 平均相对误差 均方根误差 相关系数 给出matlab代码

### 计算两种矩阵间误差及相关性的MATLAB代码

为了计算两个 \(1 \times 100\) 矩阵间的平均绝对误差 (MAE)、平均相对误差 (MRE) 和均方根误差 (RMSE)，以及它们之间的皮尔逊相关系数，可以按照如下方法实现：

#### 平均绝对误差 (MAE)

function mae = calculate_mae(y_true, y_pred)
    % Calculate Mean Absolute Error between two vectors.
    errors = abs(y_true - y_pred);
    mae = mean(errors);
end

此函数接收真实值 `y_true` 和预测值 `y_pred` 作为输入参数并返回 MAE 值[^1]。

#### 平均相对误差 (MRE)

对于 MRE 的定义通常基于实际观测值而非其绝对大小。这里假设分母不会为零；如果存在这种情况，则需额外处理以避免除以零错误。

function mre = calculate_mre(y_true, y_pred)
    % Calculate Mean Relative Error between two vectors.
    relative_errors = abs((y_true - y_pred)./y_true);  
    mre = mean(relative_errors);
end

注意，在某些情况下可能需要调整公式中的分母部分以适应具体应用场景的要求[^2]。

#### 均方根误差 (RMSE)

RMSE 是衡量估计量精度的一个重要指标，它等于 MSE 的平方根形式。

function rmse = calculate_rmse(y_true, y_pred)
    % Calculate Root Mean Squared Error between two vectors.
    squared_errors = (y_true - y_pred).^2;
    mse = mean(squared_errors);
    rmse = sqrt(mse);
end

上述代码实现了 RMSE 的基本算法逻辑。

#### 皮尔逊相关系数

最后，要获得这两个向量的相关性度量——即皮尔逊积矩相关系数，可以直接调用 MATLAB 内置函数 `corrcoef()` 来完成这项工作:

% Assuming 'a' and 'b' are your input matrices of size 1x100
[R,pval] = corrcoef(a', b'); 
pearson_corr = R(1,2);

这段脚本会给出一个介于 -1 到 +1 范围内的数值表示两者线性关系强度的程度。

综上所述，通过这些自定义函数和内置命令组合起来就可以轻松地评估给定的一对时间序列或其他类型的数据集之间的相似性和差异性了。

帮我写“基于 LSTM 的短期风速软测量”的matlab代码，使用data.xlsx数据，共计4列数据，全部数据为65535行，第1列数据为原始风速、第2列数据为分钟风速变化、第3列数据为风功率、第4列数据为分钟功率变化。要分出训练数据和测试数据，并给出预测结果和实际结果的对比曲线，训练误差曲线和相对误差曲线。

好的，我将为您提供一个基于 LSTM 的短期风速软测量的 Matlab 代码。

首先，您需要在 Matlab 中导入数据。您可以使用 `xlsread` 函数来导入 Excel 文件中的数据。在这个例子中，您可以使用以下代码来导入数据：

data = xlsread('data.xlsx');

然后，您需要将数据分为训练数据和测试数据。在这个例子中，我们将前面的 80% 的数据作为训练数据，后面的 20% 的数据作为测试数据。您可以使用以下代码来分割数据：

train_data = data(1:52428, :);
test_data = data(52429:end, :);

接下来，您需要搭建 LSTM 模型。在这个例子中，我们将使用一个包含 2 个 LSTM 层和 2 个全连接层的神经网络模型。您可以使用以下代码来创建模型：

layers = [ ...
    sequenceInputLayer(1)
    lstmLayer(100, 'OutputMode', 'sequence')
    lstmLayer(50, 'OutputMode', 'last')
    fullyConnectedLayer(50)
    fullyConnectedLayer(1)
    regressionLayer];

options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 50, ...
    'MiniBatchSize', 512, ...
    'InitialLearnRate', 0.001, ...
    'GradientThreshold', 1, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'Verbose', false, ...
    'Plots', 'training-progress');

net = trainNetwork(train_data(:, 1), train_data(:, 2), layers, options);

在这个例子中，我们使用 `sequenceInputLayer` 来指定输入数据的格式为序列数据，使用 `lstmLayer` 来创建 LSTM 层，使用 `fullyConnectedLayer` 来创建全连接层，使用 `regressionLayer` 来指定输出层的类型为回归层。然后，我们使用 `trainingOptions` 函数来指定训练参数，例如学习率、最大训练轮数等。最后，我们使用 `trainNetwork` 函数来训练模型。

完成模型训练后，您可以使用测试数据来测试模型的性能。在这个例子中，我们将使用 `predict` 函数来预测测试数据，并计算预测结果和实际结果之间的误差。您可以使用以下代码来测试模型：

y_pred = predict(net, test_data(:, 1));
y_test = test_data(:, 2);

mse = mean((y_pred - y_test).^2);
rmse = sqrt(mse);
mae = mean(abs(y_pred - y_test));
r2 = corr(y_pred, y_test)^2;

在这个例子中，我们使用 `predict` 函数来预测测试数据的结果，并计算预测结果和实际结果之间的误差。我们使用均方误差、均方根误差、平均绝对误差和 R2 分数来评估模型的性能。

最后，您可以使用 `plot` 函数来可视化预测结果和实际结果的对比曲线，以及训练误差曲线和相对误差曲线。您可以使用以下代码来绘制图形：

figure;
plot(y_test, 'b');
hold on;
plot(y_pred, 'r');
title('Prediction vs. Actual');
xlabel('Sample');
ylabel('Wind Speed');

figure;
plot(options.LearnRateSchedule(1:options.MaxEpochs));
title('Learning Rate');
xlabel('Epoch');
ylabel('Learning Rate');

figure;
plot((y_pred - y_test)./y_test, 'b');
title('Relative Error');
xlabel('Sample');
ylabel('Relative Error');

在这个例子中，我们使用 `plot` 函数来绘制预测结果和实际结果的对比曲线，训练误差曲线和相对误差曲线。您可以根据需要自定义这些图形的样式和属性。

希望这个代码示例能够帮助您编写您的 Matlab 代码。如果您有任何问题或需要进一步的帮助，请告诉我。