对预测相对误差进行归一化处理

对预测相对误差进行归一化处理可以有多种方法，以下是其中一种常见的方法：

1. 计算预测相对误差（RE）：
RE = |(预测值 - 真实值) / 真实值|

2. 计算相对误差的均值（MRE）：
MRE = (ΣRE) / n

3. 计算相对误差的标准差（SDRE）：
SDRE = sqrt((Σ(RE - MRE)^2) / n)

4. 进行归一化处理：
归一化后的相对误差（NRE） = (RE - MRE) / SDRE

这样处理后，NRE的均值为0，标准差为1，将相对误差进行了归一化。归一化后的相对误差可以更好地进行比较和分析，使得不同样本之间的相对误差具有可比性。当然，在具体应用中，也可以根据需求选择其他的归一化方法。

相关问题

计算残余信号的归一化均方根误差

残余信号是指实际观测值与模型拟合值之间的差异。归一化均方根误差（Normalized Root Mean Squared Error，NRMSE）是计算残余信号的一种常用方法，它可以衡量预测模型的拟合程度。

NRMSE 的计算公式如下：

NRMSE = RMSE / (ymax - ymin)

其中，RMSE 是均方根误差（Root Mean Squared Error），计算公式为：

RMSE = sqrt(1/n * Σ(y - yhat)^2)

其中，n 表示样本数量，y 表示实际观测值，yhat 表示模型拟合值。

ymax 和 ymin 分别表示实际观测值的最大值和最小值。

通过计算 NRMSE，可以得到一个介于 0 到 1 之间的值，表示残余信号的相对大小。NRMSE 越小，说明预测模型的拟合程度越好。

informer反归一化问题

在引用的文献中，没有直接提到"Informer"模型的反归一化问题。然而，从引用中可以看出，"Informer"模型在时间序列预测任务中表现优越，并且在不同预测范围内的预测误差相对平稳。这表明"Informer"模型可能已经采取了一些方法来处理归一化问题，并且在预测结果中进行了反归一化操作。

通常，在时间序列预测任务中，为了提高模型性能和稳定性，常常会对输入数据进行归一化处理。这样可以将不同尺度的数据放在相同的范围内，方便模型学习和预测。在进行预测后，需要对预测结果进行反归一化操作，将其恢复到原始数据的尺度上。

具体的反归一化方法会根据归一化时采用的方法而有所不同。常见的反归一化方法包括线性反归一化和最小-最大值反归一化等。这些方法可以根据归一化时使用的最大值、最小值等统计信息来进行反归一化计算，将预测结果恢复到原始数据的尺度上。

因此，如果你使用"Informer"模型进行时间序列预测，并且进行了归一化操作，你可以根据归一化时使用的方法来进行相应的反归一化操作，以获得原始数据的预测结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【时序】Informer：用于长序列预测的高效 Transformer 论文笔记](https://blog.csdn.net/weixin_39653948/article/details/124248535)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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