有数组A,数组B，如何用Matlab 求A和B 的纳什效率系数（NSE）

可以使用以下Matlab代码计算A和B的纳什效率系数（NSE）：

nse = 1 - sum((A - B).^2) / sum((A - mean(A)).^2);

其中，（A - B）表示A和B的差异，mean（A）表示A的平均值。

相关问题

纳什效率系数 matlab

纳什效率系数（Nash-Sutcliffe efficiency coefficient, NSE）是一种用来评估水文模型模拟结果的准确性的指标。在MATLAB中，可以使用以下代码计算NSE：

function NSE = GetNSE(Qs, Qo)
% 输入变量
% Qs 模拟径流
% Qo 实测径流
% 输出变量
% NSE 纳什效率系数（Nash-Sutcliffe efficiency coefficient, NSE）

if length(Qs)==length(Qo)
    QoAve = mean(Qo);
    NSE = 1- sum( (Qs-Qo).^2/(Qo-QoAve).^2 );
else
    error("实测径流和模拟径流长度不等");
end

在这段代码中，`Qs`代表模拟径流，`Qo`代表实测径流。函数首先检查模拟径流和实测径流的长度是否相等，如果不相等则会报错。然后，计算实测径流的平均值`QoAve`。最后，根据公式计算NSE的值，并将其输出作为函数的结果。

希望对你有所帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

python计算纳什系数nse公式

纳什系数（NSE）是一种用于评估水文模型模拟结果与观测结果的一致性的指标。它可以通过计算模拟流量与观测流量之间的均方根误差（RMSE）和观测流量方差（Var）之比来得到。公式如下：

NSE = 1 - (RMSE² / Var)

其中，RMSE的计算公式如下：

RMSE = sqrt(sum((sim - obs)²) / n)

其中，sim是模拟流量序列，obs是观测流量序列，n是观测流量序列的长度。

Python可以通过numpy库和pandas库来计算NSE的公式。首先，可以使用pandas读取观测流量和模拟流量数据，将它们转换成pandas的dataframe或series对象。然后，使用numpy库可以轻松地计算RMSE和Var。最后，将它们代入NSE公式即可得到结果。

例如，下面是Python代码实现计算NSE的公式：

import pandas as pd

import numpy as np

# 读取观测流量和模拟流量数据
df_obs = pd.read_csv('obs.csv')

df_sim = pd.read_csv('sim.csv')

# 将数据转换成numpy数组
obs = df_obs['flow'].to_numpy()

sim = df_sim['flow'].to_numpy()

# 计算RMSE和Var
rmse = np.sqrt(np.sum((sim - obs) ** 2) / len(obs))

var = np.var(obs)

# 计算NSE
nse = 1 - (rmse ** 2 / var)

print("NSE值为：", nse)

以上就是Python计算纳什系数NSE公式的简单介绍，读者可以根据自己的数据和需求进行应用和拓展。