matlab怎么写mape的代码
时间: 2023-06-09 14:06:51 浏览: 46
MATLAB中可以使用如下代码计算MAPE(Mean Absolute Percentage Error):
```matlab
function mape = calcMAPE(actual, forecast)
% Calculate MAPE for given actual and forecast values
abs_error = abs(actual - forecast);
mape = mean(abs_error ./ actual) * 100;
end
```
其中,actual和forecast是实际值和预测值的向量,函数返回的mape即为计算得到的MAPE值。
相关问题
matlab ANN MAPE
MATLAB是一个功能强大的数值计算和科学工程计算软件,它可以用来构建和训练人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)。MAPE(Mean Absolute Percentage Error)是一种衡量预测误差的指标,用于评估ANN模型的预测精度。
在MATLAB中,你可以使用神经网络工具箱(Neural Network Toolbox)提供的函数和工具来构建和训练ANN模型。以下是一个使用MATLAB构建ANN模型并计算MAPE的示例代码:
```matlab
% 假设你已经准备好了输入数据X和对应的目标输出数据Y
% 创建并配置ANN模型
net = feedforwardnet(hiddenSizes); % 设置隐藏层的大小
net.trainParam.showWindow = false; % 设置训练过程中不显示窗口
% 训练ANN模型
net = train(net, X, Y); % X为输入数据,Y为目标输出数据
% 使用训练好的ANN模型进行预测
Y_pred = net(X);
% 计算MAPE
MAPE = mean(abs((Y - Y_pred) ./ Y)) * 100;
```
在上述代码中,`hiddenSizes`是一个向量,用于指定ANN模型中每个隐藏层的神经元数量。`X`是输入数据,`Y`是对应的目标输出数据。首先,使用`feedforwardnet`函数创建一个ANN模型,并设置隐藏层大小。然后,使用`train`函数对模型进行训练。训练完成后,可以使用训练好的模型进行预测,并计算MAPE来评估预测精度。
注意,以上只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要更多的数据预处理、调参和模型评估步骤。你可以根据具体情况进行修改和扩展。
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:
```matlab
actual = [10, 15, 20, 25];
predicted = [11, 16, 18, 26];
```
则可以通过以下代码求解mape:
```matlab
mape = mean(abs(actual - predicted) ./ actual) * 100%
```
输出结果为:
```matlab
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%。