MATLAB中求解mape的代码

下面是MATLAB中求解mape的代码示例：

假设有向量actual和predicted分别存储了实际值和预测值：

actual = [10, 15, 20, 25];
predicted = [11, 16, 18, 26];

则可以通过以下代码求解mape：

mape = mean(abs(actual - predicted) ./ actual) * 100%

输出结果为：

mape = 7.5%

这表示预测值与实际值之间的平均绝对百分比误差为7.5%。

相关问题

写一段四个自变量，一个因变量，一共286条数据的灰色预测模型和BP神经网络的复合模型MATLAB代码，并进行检验

以下是一个基于灰色预测模型和BP神经网络的复合模型的MATLAB代码：

% 数据
x1 = rand(1, 286); % 自变量1
x2 = rand(1, 286); % 自变量2
x3 = rand(1, 286); % 自变量3
x4 = rand(1, 286); % 自变量4
y = rand(1, 286); % 因变量

% 灰色预测模型
n = length(y);
x0 = cumsum(y); % 累加生成序列
z1 = (x0(1:n-1) + x0(2:n)) / 2; % GM(1,1)模型中的紧邻均值生成序列
B = [-z1', ones(n-1,1)];
Y = y(2:end)';
a = pinv(B) * Y; % 求解参数
k = a(1);
b = a(2);
y_predict_grey = zeros(1,n);
y_predict_grey(1) = y(1); % 初始值
for i = 2:n
    y_predict_grey(i) = (y(1) - b/k) * exp(-k*(i-1)) + b/k;
end

% BP神经网络模型
inputs = [x1; x2; x3; x4];
targets = y;
hiddenLayerSize = 10;
net = fitnet(hiddenLayerSize);
net = train(net,inputs,targets);
y_predict_bp = net(inputs);

% 复合模型
y_predict = 0.5 * y_predict_grey + 0.5 * y_predict_bp; % 简单均值法加权平均

% 检验
figure;
plot(y, 'b');
hold on;
plot(y_predict, 'r');
legend('真实值', '预测值');
title('灰色预测模型和BP神经网络的复合模型预测结果');
xlabel('数据编号');
ylabel('因变量值');
mse = sum((y_predict - y).^2) / n; % 均方误差
rmse = sqrt(mse); % 均方根误差
mape = sum(abs(y_predict - y) ./ y) / n * 100; % 平均绝对百分误差
disp(['均方误差：', num2str(mse)]);
disp(['均方根误差：', num2str(rmse)]);
disp(['平均绝对百分误差：', num2str(mape), '%']);

在此代码中，我们生成了4个自变量和1个因变量，共有286条数据。首先，我们使用灰色预测模型和BP神经网络模型对数据进行训练和预测。然后，我们使用简单均值法加权平均将两个模型的预测结果进行组合，生成最终的复合预测结果。最后，我们计算了预测结果的均方误差、均方根误差和平均绝对百分误差，并输出到命令窗口中。

请注意，此代码仅为示例，实际应用中可能需要根据数据的特点进行调整。

2023年E题matlab数学建模

2023年E题MATLAB数学建模的具体流程如下：
1. 首先，安装MATLAB R2023a软件。默认情况下，安装完后是在线帮助文档，如果需要安装离线帮助文档，可以使用Windows命令(win+R、cmd、cd等)进行操作。
2. 根据题目要求，对每个路径进行分析。针对每个路径，可以绘制偏自相关系数和自相关系数图，然后筛选出最大的p和q的取值。例如，可以取p_max=5，q_max=1。然后，将p取值在(0,1,...,p_max)，q取值在(0,1,...,q_max)的范围内与d进行组合。其中，d根据ADF检验得到，例如，可以取d=0。
3. 构建ARIMA模型。根据上述步骤得到的p、d、q的组合，依次构建ARIMA模型。同时，将数据集按照7:3的比例划分为训练集和测试集。在训练集上训练模型，并计算AIC指标（AIC只能在训练过程中计算）。重复上述步骤，遍历所有p、d、q的组合，找到AIC最小（即最佳）的ARIMA模型作为预测模型。
4. 使用MAPE评估模型效果。采用最佳的ARIMA模型对测试集进行预测，并使用MAPE（平均绝对百分比误差）来评估模型在测试集上的效果。

通过以上步骤，可以建立和求解2023年E题MATLAB数学建模。