均方根误差matlab代码
时间: 2023-11-25 16:13:29 浏览: 46
在MATLAB中计算均方根误差(RMSE)的代码如下:
```matlab
function rmse = calculateRMSE(actual, predicted)
% 计算实际值和预测值之间的差距
difference = actual - predicted;
% 计算平方差的平均值
mse = mean(difference.^2);
% 计算均方根误差
rmse = sqrt(mse);
end
```
以上代码定义了一个名为`calculateRMSE`的函数,它接受两个输入参数:`actual`表示实际值向量(或矩阵),`predicted`表示预测值向量(或矩阵)。函数内部首先计算实际值和预测值的差距,然后计算平方差的平均值,最后取平均平方根以得到均方根误差。
你可以将实际值和预测值作为参数传递给此函数,例如:
```matlab
actual = [1 2 3 4 5];
predicted = [1.2 1.9 2.8 3.7 4.6];
rmse = calculateRMSE(actual, predicted);
disp(rmse);
```
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lstm时间序列多步预测均方根误差matlab代码
以下是一个简单的LSTM时间序列多步预测的MATLAB代码示例。假设我们有一个名为data的时间序列数据,我们将使用前60个数据点来训练模型,然后使用模型对接下来10个数据点进行预测。
```matlab
% 准备数据
data = % 输入你的时间序列数据
n = length(data);
train_data = data(1:60);
test_data = data(61:70);
% 定义LSTM模型
num_features = 1;
num_hidden_units = 10;
num_outputs = 1;
layers = [ ...
sequenceInputLayer(num_features)
lstmLayer(num_hidden_units,'OutputMode','last')
fullyConnectedLayer(num_outputs)
regressionLayer];
% 定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs',100, ...
'GradientThreshold',1, ...
'InitialLearnRate',0.01, ...
'LearnRateSchedule','piecewise', ...
'LearnRateDropFactor',0.1, ...
'LearnRateDropPeriod',50, ...
'Verbose',0);
% 训练模型
XTrain = train_data(1:end-1);
YTrain = train_data(2:end);
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);
% 使用模型进行多步预测
num_predictions = length(test_data);
XTest = test_data(1:end-1);
YTest = test_data(2:end);
YPred = zeros(num_outputs,num_predictions);
net = predictAndUpdateState(net,XTrain);
for i = 1:num_predictions
[net,YPred(:,i)] = predictAndUpdateState(net,XTest(:,i),'ExecutionEnvironment','cpu');
end
% 计算均方根误差
rmse = sqrt(mean((YPred-YTest).^2));
fprintf('均方根误差: %f\n',rmse);
% 可视化结果
figure
plot(data,'b')
hold on
idx = 61:70;
plot(idx,[train_data(end); YPred],'r.-')
legend(["观测值" "预测值"])
xlabel("时间")
ylabel("值")
```
注意,此代码仅为示例,可能需要进行修改以适应您的具体数据和问题。
均方根误差代码matlab
在 MATLAB 中,计算均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)的代码如下:
```matlab
function rmse = calculateRMSE(actual, predicted)
% 计算实际值和预测值之间的差异
errors = actual - predicted;
% 计算差异的平方
squaredErrors = errors.^2;
% 计算均方根误差
meanSquared = mean(squaredErrors);
rmse = sqrt(meanSquared);
end
```
你可以将实际值和预测值作为输入参数传递给 `calculateRMSE` 函数,该函数将返回计算得到的均方根误差。请确保实际值和预测值的维度匹配。
使用示例:
```matlab
actual = [2, 4, 6, 8];
predicted = [1.5, 3.5, 5.5, 7.5];
rmse = calculateRMSE(actual, predicted);
disp(rmse);
```
这将计算出 `[0.5, 0.5, 0.5, 0.5]` 这四个值的均方根误差,结果为 `0.5`。