BP神经网络模型预测结果与实际值结果比较,MAPE在4以内,模型拟合足够好嘛?有没有评判MAPE的一些标准
时间: 2024-06-05 13:08:13 浏览: 9
ChitGPT:您好,根据您的描述,当MAPE在4以内时,通常认为BP神经网络模型预测结果与实际值结果比较接近,模型拟合效果良好。但是,评判MAPE的标准可能因应用场景不同而有所差异,这需要具体问题具体分析。一般来说,当MAPE值为0时,表示模型完美拟合;当0<MAPE<10时,表示模型误差在可接受范围内;而当MAPE>10时,则可能意味着模型效果不佳,需要进行调整或者优化。
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BP神经网络的MAPE代码
以下是BP神经网络计算MAPE的代码示例:
```python
import numpy as np
def calculate_mape(actual, predicted):
actual = np.array(actual)
predicted = np.array(predicted)
mape = np.mean(np.abs((actual - predicted) / actual)) * 100
return mape
# 示例数据
actual_values = [10, 20, 30, 40, 50]
predicted_values = [12, 18, 32, 38, 45]
mape = calculate_mape(actual_values, predicted_values)
print("MAPE: ", mape)
```
该代码首先定义了一个名为`calculate_mape`的函数,该函数接受两个参数:实际值和预测值。然后,使用NumPy库将实际值和预测值转换为NumPy数组。接下来,计算MAPE的公式为:MAPE = 平均绝对百分比误差 = 平均绝对误差 / 实际值 * 100。最后,通过调用`calculate_mape`函数并传入实际值和预测值来计算MAPE,并将结果打印出来。
基于ssa-bp神经网络预测模型代码
基于SSA-BP神经网络预测模型的Matlab代码是一个用于时间序列预测的模型,它使用麻雀算法优化BP神经网络。该模型的评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。代码质量极高,方便学习和替换数据。在代码中,训练参数包括训练次数、目标误差、学习率和是否显示窗口等。其中,训练次数是指神经网络进行训练的次数,目标误差是指神经网络训练的目标误差,学习率是指神经网络在训练过程中调整权重的速度,是否显示窗口是指是否在训练过程中显示窗口。
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