RMSE、MAPE、MAE的matlab代码

以下是RMSE、MAPE、MAE的matlab代码：

function [RMSE,MAPE,MAE] = evaluate(y_true,y_pred)
% RMSE,MAPE,MAE evaluation for regression model
% input: y_true - true values
% y_pred - predicted values
% output: RMSE - root mean squared error
% MAPE - mean absolute percentage error
% MAE - mean absolute error

N = length(y_true);

% RMSE calculation
RMSE = sqrt(sum((y_true - y_pred).^2) / N);

% MAPE calculation
MAPE = sum(abs((y_true - y_pred) ./ y_true)) / N * 100;

% MAE calculation
MAE = sum(abs(y_true - y_pred)) / N;

end

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根据引用\[1\]和引用\[2\]的内容，我编写了一个基于LSTM模型实现多步预测时间序列的Matlab代码。你可以根据需要自行调整使用的数据阶数。代码还提供了误差分析部分，包括绝对误差、MAE、RMSE和MAPE等指标，供参考使用。请注意，该代码适用于Matlab 2021版及之后的所有版本。如果你对代码有任何问题，可以留言讨论或联系作者的邮箱huweicheng92@163.com。你可以点击以下链接下载完整的代码：\[2\]。希望对你有帮助！
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于Matlab的深度学习LSTM模型时间序列多步预测——多对单](https://blog.csdn.net/weixin_38919810/article/details/124741044)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [基于贝叶斯优化算法的深度学习LSTM模型时间序列多步预测Matlab程序代码](https://blog.csdn.net/weixin_38919810/article/details/124768458)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

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我基于Matlab 2021版编写了一个用LSTM模型实现多步预测时间序列的程序代码。你可以自己调整使用的数据阶数，代码中提供了误差分析部分，展示了绝对误差、MAE、RMSE、MAPE共4个误差指标。该代码适用于Matlab 2021版之后的所有版本。如果你有自己的数据，可以简单修改代码，读取txt或excel文件。请注意，读取后的序列必须命名为行向量。代码的完整下载链接请点击：基于贝叶斯优化算法的LSTM模型时间序列多步预测Matlab程序代码（非免费）。如果你有任何问题或者想讨论合作写文章的机会，可以通过邮箱huweicheng92@163.com联系我。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于Matlab的深度学习LSTM模型时间序列多步预测——多对单](https://blog.csdn.net/weixin_38919810/article/details/124741044)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [基于贝叶斯优化算法的深度学习LSTM模型时间序列多步预测Matlab程序代码](https://blog.csdn.net/weixin_38919810/article/details/124768458)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]