RMSE MAE MAPE公式

时间: 2023-11-11 22:05:12 浏览: 190

基于卷积神经网络(CNN)时间序列预测评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替

卷积神经网络（CNN）是一种在深度学习领域广泛使用的模型，尤其在图像处理方面表现出色。然而，近年来，它也被应用到时间序列预测任务中，因为其能够捕捉数据中的空间和时间模式。在这个项目中，我们将探讨如何利用CNN对时间序列数据进行预测，并通过一系列评价指标来评估模型性能。我们来看一下CNN模型的基础结构。CNN通常包含卷积层、池化层、全连接层和输出层。卷积层通过滤波器（或称为权重）在输入数据上滑动，提取特征；池化层则用于降低数据的维度，减少计算量；全连接层将特征映射到分类或回归的输出。在这个时间序列预测的场景中，CNN可能将时间序列视为一维图像，通过卷积操作捕获不同时间步之间的依赖关系。评价指标在模型训练和验证过程中起着至关重要的作用。在这个项目中，使用了以下几个常见的评价指标： 1. R2分数（决定系数）：衡量模型预测值与实际值之间的相关程度，1表示完全拟合，0表示模型预测与随机预测无异，负值表示模型表现更差。 2. 均方误差（MSE）：计算预测值与实际值之间差的平方的平均值，数值越小表示模型性能越好。 3. 均方根误差（RMSE）：MSE的平方根，也是误差的标准偏差，同样越小代表模型性能越好。 4. 平均绝对误差（MAE）：计算预测值与实际值之间差的绝对值的平均，它对异常值不敏感，适用于误差分布不均匀的情况。 5. 平均绝对百分比误差（MAPE）：衡量预测值与实际值之差占实际值的比例的平均值，适用于值域较大的情况，但当实际值为0时会失效。项目的代码文件包括以下几个部分： 1. CNN.m：这是主程序文件，其中包含了构建和训练CNN模型的代码，以及模型预测和性能评估的逻辑。 2. initialization.m：该文件可能用于初始化模型参数，如权重和偏置的随机分布。 3. fical.m：这个可能是数据预处理或损失函数计算的函数，"fical"可能是“financial”或“functional”的误拼。 4. data_process.m：这个文件负责数据加载、清洗和格式转换，以便输入到CNN模型中。 5. windspeed.xls：这是一个Excel文件，可能包含实际风速的时间序列数据，是模型的训练和测试数据来源。 6. 结果：这可能是模型预测的结果，可以与实际数据对比，以评估模型的预测性能。通过对这些文件的理解和分析，我们可以学习如何应用CNN进行时间序列预测，以及如何使用多种评价指标来评估模型的预测能力。此外，高质量的代码示例使得学习者可以方便地理解和复现这个项目，对于提升自身的深度学习技能非常有帮助。

RMSE（均方根误差）的公式为：RMSE = sqrt(mse)，其中mse是均方误差，mse = (1/m) * sum((y_i - y^_i)^2)，其中m为样本数，y_i为真实值，y^_i为预测值。 MAE（平均绝对误差）的公式为：MAE = (1/m) * sum(|y_i - y^_i|)，其中m为样本数，y_i为真实值，y^_i为预测值。 MAPE（平均绝对百分比误差）的公式为：MAPE = (1/n) * sum(|(y_i - y^_i)/y_i|) * 100%，其中n为样本数，y_i为真实值，y^_i为预测值。这三个指标都是用来评估预测模型的好坏的，RMSE和MAE都是度量预测值与真实值之间的差异，值越小表示模型的预测能力越好。而MAPE则是将预测值与真实值的差异转化为百分比来评估，可以更直观地看出预测误差的大小。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [MSE、RMSE、MAE、R方等指标整理](https://blog.csdn.net/superY_26/article/details/115381668)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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