均方根误差代码matlab

在 MATLAB 中，计算均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）的代码如下：

function rmse = calculateRMSE(actual, predicted)
    % 计算实际值和预测值之间的差异
    errors = actual - predicted;
    
    % 计算差异的平方
    squaredErrors = errors.^2;
    
    % 计算均方根误差
    meanSquared = mean(squaredErrors);
    rmse = sqrt(meanSquared);
end

你可以将实际值和预测值作为输入参数传递给 `calculateRMSE` 函数，该函数将返回计算得到的均方根误差。请确保实际值和预测值的维度匹配。

使用示例：

actual = [2, 4, 6, 8];
predicted = [1.5, 3.5, 5.5, 7.5];
rmse = calculateRMSE(actual, predicted);
disp(rmse);

这将计算出 `[0.5, 0.5, 0.5, 0.5]` 这四个值的均方根误差，结果为 `0.5`。

相关问题

LSTM多步预测模型使用均方根误差的matlab代码

下面是一个简单的LSTM多步预测模型使用均方根误差的Matlab代码示例：

% 导入数据
data = csvread('data.csv');

% 分割训练集和测试集
train_ratio = 0.8;
train_size = floor(train_ratio * size(data, 1));
train_data = data(1:train_size, :);
test_data = data(train_size+1:end, :);

% 准备训练数据
X_train = [];
Y_train = [];
for i = 1:size(train_data, 1)-4
    X_train = [X_train; train_data(i:i+3, :)];
    Y_train = [Y_train; train_data(i+4, :)];
end

% 准备测试数据
X_test = [];
Y_test = [];
for i = 1:size(test_data, 1)-4
    X_test = [X_test; test_data(i:i+3, :)];
    Y_test = [Y_test; test_data(i+4, :)];
end

% 定义LSTM模型
num_features = size(train_data, 2);
num_hidden_units = 128;
num_output_units = num_features;
num_time_steps = 4;
model = lstm(num_features, num_hidden_units, num_output_units, num_time_steps);

% 训练模型
num_epochs = 100;
batch_size = 32;
learning_rate = 0.001;
model = train(model, X_train, Y_train, num_epochs, batch_size, learning_rate);

% 在测试集上进行预测
Y_pred = predict(model, X_test);

% 计算均方根误差
rmse = sqrt(mean((Y_test - Y_pred).^2));
fprintf('均方根误差: %.4f\n', rmse);

其中，`data.csv`是包含时间序列数据的CSV文件。在这个示例中，我们将数据集分为80%的训练集和20%的测试集。然后，我们使用训练集来训练LSTM模型，并使用测试集来进行预测并计算均方根误差。

求解压缩前后两张图像的均方根误差的MATLAB代码

### 计算两幅图像之间均方根误差(RMSE)的MATLAB代码

为了计算压缩前后的两张图像之间的均方根误差（RMSE），可以按照如下方法实现：

function rmse_value = calculate_RMSE(image1, image2)
    % Ensure both images are of the same size and type.
    if ~isequal(size(image1), size(image2))
        error('Images must be of equal dimensions.');
    end
    
    % Convert to double precision for accurate computation.
    image1_double = im2double(image1);
    image2_double = im2double(image2);

    % Compute Mean Squared Error (MSE).
    mse_value = mean((image1_double(:) - image2_double(:)).^2); 

    % Calculate Root Mean Square Error (RMSE).
    rmse_value = sqrt(mse_value);
end

此函数`calculate_RMSE`接受两个参数作为输入，即原始未压缩图像和经过某种形式压缩处理之后得到的新版本图像。该算法首先验证这两张图像是不是具有相同的尺寸；如果不是，则抛出错误提示[^1]。

接着转换图像数据到双精度浮点数类型以确保运算准确性，并通过求取各对应像素位置上灰度值之差的平方再做平均来获得均方误差(MSE)。最后一步是对上述所得的结果开平方从而得出最终所需的均方根误差(RMSE)，这反映了两张对比图像间的整体偏差程度。

对于想要测试这段代码效果的人而言，在调用此函数之前应当加载好待比较的一对图片文件并将其传递给函数即可获取二者间具体的RMSE数值。