matlab bp神经网络输出rmse、r、mae、mbe

MATLAB中的反向传播（BP）神经网络是一种常用的机器学习算法，可用于解决回归和分类问题。在使用BP神经网络进行预测时，通常需要评估模型的性能。以下是常用的用于衡量预测结果的指标：

1. 均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）：RMSE是最常用的回归模型性能度量之一。它表示预测值与实际值之间的平均偏差，是预测误差的标准差。RMSE越小，表示模型的预测能力越好。

2. 相关系数（Correlation Coefficient, R）：R用来度量预测值与实际值的相关性。取值范围在-1到1之间，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示没有线性相关性。R越接近1，表示模型的预测能力越好。

3. 平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）：MAE也是回归模型常用的性能指标之一。它表示预测值与实际值之间的平均绝对偏差。MAE越小，表示模型的预测能力越好。与RMSE相比，MAE对异常值不敏感。

4. 平均偏差误差（Mean Bias Error, MBE）：MBE用来度量预测误差的平均偏离程度。具体地说，MBE是预测值减去实际值后的平均值。MBE越接近0，表示模型的预测能力越好。

综上所述，当使用MATLAB的BP神经网络进行预测时，可根据实际情况选择适当的性能指标来评估模型的预测能力。通过RMSE、R、MAE和MBE等指标的评估，我们可以了解模型的准确性、相关性和偏差程度，从而判断模型的优劣。