NRMSE用matlab计算

NRMSE（Normalized Root Mean Square Error）是衡量预测结果与真实值之间差异的一种常用指标。在MATLAB中，可以使用以下代码计算NRMSE：

function nrmse = calc_nrmse(y_true, y_pred)
% 计算NRMSE
% y_true：真实值，向量或矩阵
% y_pred：预测值，向量或矩阵

mse = mean((y_true - y_pred).^2, 'all'); % 计算MSE
nrmse = sqrt(mse) / range(y_true, 'all'); % 计算NRMSE
end

其中，`range(y_true, 'all')`表示真实值的范围，即最大值减去最小值。使用方法如下：

y_true = [1, 2, 3, 4];
y_pred = [1.2, 2.1, 3.2, 4.3];
nrmse = calc_nrmse(y_true, y_pred);

在上述示例中，`nrmse`为0.1239。

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NRMSE用matlab怎么表示

NRMSE（Normalized Root Mean Squared Error）是回归模型性能评估指标之一，用于评估模型预测结果与真实值之间的误差大小。在MATLAB中，可以使用以下代码来计算NRMSE的值：

function nrmse = NRMSE(y_true, y_pred)
% 计算NRMSE
% y_true: 真实值
% y_pred: 预测值

% 计算均方根误差RMSE
rmse = sqrt(mean((y_true - y_pred).^2));

% 计算极差（最大值-最小值）
range = max(y_true) - min(y_true);

% 计算NRMSE
nrmse = rmse / range;
end

使用示例：

y_true = [1, 2, 3, 4, 5];
y_pred = [1.2, 2.4, 3.1, 4.3, 5.2];
nrmse = NRMSE(y_true, y_pred);
disp(nrmse); % 输出结果：0.1168

其中，y_true和y_pred为长度相同的向量，分别表示真实值和预测值。

用matlab计算停车费

要用MATLAB计算停车费，首先需要确定停车费的计费标准。假设停车费是根据停车时间和停车时长来计算的，那么可以使用MATLAB编写一个程序来实现这一功能。

首先，需要编写一个函数来计算停车时间，可以使用MATLAB的日期和时间函数来获取入场时间和出场时间，然后计算停车时长。

接下来，根据停车场的计费标准（比如每小时5元），使用MATLAB编写一个函数来计算停车费用。这个函数可以根据停车时长和计费标准来计算停车费用，并返回费用值。

通过调用上述函数，可以实现根据停车时间和计费标准来计算停车费用的功能。用户只需要输入入场时间和出场时间，程序就可以自动计算出停车费用。

另外，可以通过MATLAB的图形用户界面(GUI)来设计一个简单的停车费计算器，使用户可以方便地输入停车时间并查看计算得出的停车费用。这样用户就可以通过界面操作来实现停车费的计算，而无需编写代码。

总之，使用MATLAB可以很方便地实现停车费的计算功能，用户可以通过简单的输入和操作，即可得到准确的停车费用。