BP神经网络的MAPE代码

以下是BP神经网络计算MAPE的代码示例：

import numpy as np

def calculate_mape(actual, predicted):
    actual = np.array(actual)
    predicted = np.array(predicted)
    mape = np.mean(np.abs((actual - predicted) / actual)) * 100
    return mape

# 示例数据
actual_values = [10, 20, 30, 40, 50]
predicted_values = [12, 18, 32, 38, 45]

mape = calculate_mape(actual_values, predicted_values)
print("MAPE: ", mape)

该代码首先定义了一个名为`calculate_mape`的函数，该函数接受两个参数：实际值和预测值。然后，使用NumPy库将实际值和预测值转换为NumPy数组。接下来，计算MAPE的公式为：MAPE = 平均绝对百分比误差 = 平均绝对误差 / 实际值 * 100。最后，通过调用`calculate_mape`函数并传入实际值和预测值来计算MAPE，并将结果打印出来。

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#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [基于遗传算法优化BP神经网络预测和分类MATLAB实现-附代码](https://blog.csdn.net/qq_57971471/article/details/121767004)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [BP神经网络预测实例（matlab代码，神经网络工具箱）](https://blog.csdn.net/qq_45550375/article/details/122955089)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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