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  • 一、平均误差 average(反演值-真值) 反演值就是通过模型反演出来的值,也就是理想值,而真值就是实际测出来的值...三、均方根误差 sqrt{average(平均误差的平方)} sqrt————开平方根 … …后续的误差一一补上 ...

    一、平均误差
    average(反演值-真值)
    反演值就是通过模型反演出来的值,也就是理想值,而真值就是实际测出来的值。
    二、相对误差百分数
    average{ABS(反演值-真值)/(真值的平均值)}*100%
    average——平均值
    三、均方根误差
    sqrt{average(平均误差的平方)}
    sqrt————开平方根
    四、变异系数
    变异系数(Coefficient of Variance),标准差与平均数的比值称为变异系数,记为CV,
    标准差如下:
    在这里插入图片描述
    CV:
    在这里插入图片描述


    …后续的误差一一补上
    长路漫漫…
    唯有坚持…

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  • 平均绝对偏差、平均绝对误差 (MAE) 是所有单个观测值与...均方根误差 随机变量x的所有可能取值x1,x2,…,xn与其平均值x之差的平方和的平均值叫方差,记为D(x),方差的正平方根叫均方差,RMSE=√D(x),它可
    平均绝对偏差、平均绝对误差 (MAE)
    是所有单个观测值与算术平均值的偏差的绝对值的平均。与平均误差相比,平均绝对误差由于离差被绝对值化,不会出现正负相抵消的情况,因而,平均绝对误差能更好地反映预测值误差的实际情况。
    均方根误差
    随机变量x的所有可能取值x1,x2,…,xn与其平均值x之差的平方和的平均值叫方差,记为D(x),方差的正平方根叫均方差,RMSE=√D(x),它可作为衡量测量精度的一种数值指标。

    绝对误差和相对误差

    绝对误差是测量值(单一测量值或多次测量值的均值)与真值之差。测量结果大于真值时,误差为正,反之为负。绝对误差=测量值-真值。相对误差为绝对误差与真值的比值(常以百分数表示),相对误差=绝对误差÷真值。一般来说,相对误差更能反映测量的可信程度。相对误差等于测量值减去真值的差的除以真值,再乘以百分之一百。例如,测量者用同一把尺子测量长度为1厘米和10厘米的物体,它们的测量值的绝对误差显然是相近的,但是相对误差前者比后者大了一个数量级,表明后者测量值更为可信




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  • 均方根误差最小准则应用于流域典型年的选取,以乌江流域7级梯级水库为例选择流域丰、平、枯典型年,研究表明,均方根误差最小准则能够统筹考虑各个电站的实际情况,选取的各种频率下典型年与设计年径流量平均相对误差...
  •  均方根误差亦称 标准误差 , 它是观测值与真值偏差的平方与观测次数比值的平方根。 均方根误差 是用来衡量观测值同真值之间的偏差。 标准误差 对一组测量中的特大或特小误差反映非常敏感,所以,标准误差能够很好...

    0、纳什系数NSE(Nash–Sutcliffe efficiency coefficient):用于评价模型质量的一个评价参数,一般用以验证水文模型模拟结果的的好坏,也可以用于其他模型。公式如下:

    公式中Qo指观测值,Qm指模拟值,Qt(上标)表示第t时刻的某个值,Qo(上横线)表示观测值的总平均.E取值为负无穷至1,E接近1,表示模型质量好,模型可信度高;E接近0,表示模拟结果接近观测值的平均值水平,即总体结果可信,但过程模拟误差大;E远远小于0,则模型是不可信的.


    1、均方根RMS(Root Mean Square),也称作为效值,它的计算方法是先平方、再平均、然后开方。计算公式如下:                   均方根值(RMS)+ 均方根误差(RMSE)+标准差(Standard Deviation) - 云卷云舒 - 飞龙在天的小窝儿^_^

    2、均方根误差RMSE(root-mean-square error) 均方根误差亦称标准误差,它是观测值与真值偏差的平方与观测次数比值的平方根。均方根误差是用来衡量观测值同真值之间的偏差。标准误差 对一组测量中的特大或特小误差反映非常敏感,所以,标准误差能够很好地反映出测量的精密度。可用标准误差作为评定这一测量过程精度的标准。计算公式如下:

      Root mean square error (RMSE)+Pearson correlation coefficient (r)+Nash-Sutcliffe coefficient (E) - 云卷云舒 - 飞龙在天的小窝儿^_^

    3、相对百分误差绝对值的平均值MAPE(mean absolute percentage error):可以用来衡量一个模型预测结果的好坏,计算公式如下:

    MAPE=sum(|y*-y|*100 / y ) /n ,其中n是样本量,y是实际值,y*是预测值。


    4、标准差STD(Standard Deviation:观测值与其平均数偏差的平方和的平方根。标准差是用来衡量一组数自身的离散程度。计算公式如下: 均方根值(RMS)+ 均方根误差(RMSE)+标准差(Standard Deviation) - 云卷云舒 - 飞龙在天的小窝儿^_^
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  • 均方误差MSE(Mean ...这两组的平均值都是4,但是第一组的三个数值相对更靠近平均值,也就是离散程度小,方差就是表示这个的。 同样,方差、标准差(方差开根,因为单位不统一)都是表示数据的离散程度的。 在机器学

    均方误差MSE(Mean Square Error)

    MSE=1mi=1m(hi(x)yi)2MSE = \frac{1}{m}\sum_{i=1}^m (h_i(x) - y_i)^2
    比如两组样本:
    第一组有以下三个样本:3,4,5
    第二组有以下三个样本:2,4,6
    这两组的平均值都是4,但是第一组的三个数值相对更靠近平均值,也就是离散程度小,均方差就是表示这个的。
    同样,方差、标准差(方差开根,因为单位不统一)都是表示数据的离散程度的。
    在机器学习中,真实值与预测值的差值的平方和求平均,常被用做线性回归损失函数。

    均方根误差RMSE(Root Mean Square Error)

    RMSE=1mi=1m(hi(x)yi)2RMSE = \sqrt{\frac{1}{m}\sum_{i=1}^m (h_i(x) - y_i)^2}
    均方根误差是用来衡量观测值同真值之间的偏差,均方根误差是预测值与真实值偏差的平方与观测次数n比值的平方根,在实际测量中,观测次数n总是有限的,真值只能用最可信赖(最佳)值来代替。
    常用来作为机器学习模型预测结果衡量的标准。

    平均绝对误差MAE(Mean Absolute Error)or MAD

    MAE=1mi=1mhi(x)yi MAE= \frac{1}{m}\sum_{i=1}^m |h_i(x) - y_i|
    平均绝对误差是所有单个观测值与算术平均值的偏差的绝对值的平均。平均绝对误差由于离差被绝对值化,可以避免误差相互抵消的问题,因而可以准确反映实际预测误差的大小。可以更好地反映预测值误差的实际情况。

    方差(variance/deviation Var)

    D=1mi=1m(xiavg(x))2D = \frac{1}{m}\sum_{i=1}^m(x_i - avg(x))^2

    标准差SD(Standard Deviation)

    由于方差是数据的平方,与检测值本身相差太大,人们难以直观的衡量,所以常用方差开根号换算回来这就是我们要说的标准差。标准差是方差的算术平方根。标准差是用来衡量一组数自身的离散程度,是表示精确度的重要指标。一般用σ\sigma表示。
    SD=1mi=1m(xiavg(x))2SD = \sqrt{\frac{1}{m}\sum_{i=1}^m(x_i - avg(x))^2}
    avg(x)avg(x)是平均值

    协方差(Covariance)

    Cov(X,Y)=E[(XE[X])(YE[Y])]=E[XY]2E[Y]E[X]+E[X]E[Y]=E[XY]E[X]E[Y]\begin{aligned} Cov(X,Y)&=E[(X-E[X])(Y-E[Y])] \\ &= E[XY]-2E[Y]E[X]+E[X]E[Y]\\ &= E[XY]-E[X]E[Y] \end{aligned}
    协方差用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况,即当两个变量是相同的情况。
    如果两个变量的变化趋势一致,也就是说如果其中一个大于自身的期望值时另外一个也大于自身的期望值,那么两个变量之间的协方差就是正值;如果两个变量的变化趋势相反,即其中一个变量大于自身的期望值时另外一个却小于自身的期望值,那么两个变量之间的协方差就是负值。
    如果X与Y是统计独立的,那么二者之间的协方差就是0,因为两个独立的随机变量满足E[XY]=E[X]E[Y]E[XY]=E[X]E[Y]
    但是,反过来并不成立。即如果X与Y的协方差为0,二者并不一定是统计独立的。

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  • 采用相似性指标、相对均方根误差和地形指数分布曲线综合定量评价流域的下垫面条件,发现这3个流域的下垫面条件较为相似。结果表明,下垫面条件较为相似的流域,尽管地理位置相距较远,仍可以用一个共同的降雨径流相关图...
  • 仿真研究结果表明:该动态预估模型具有较好的泛化能力和较强的鲁棒性,并具有较好预测精度(风量预测的相对均方根误差小于10%,氧量预测的相对均方根误差小于19%)。目前,该预测模型被用于某转炉的吹炼辅助决策系统...
  • 结果最终确定的蒙古栎林最优普通树高曲线模型的决定系数R2 为0.728,调整决定系数R2adj为0.721,均方根误差为 2.291m,相对均方根误差为0.158,平均误差为0.118m,平均绝对误差为1.794m。最优标准树高曲线
  • 每种方法的准确性都通过多种指标进行了评估:平均绝对偏差误差(MABE),平均绝对百分比误差(MAPE),均方根误差(RMSE),相对均方根误差(RRMSE),相关系数(R),和协议索引(IA)。 这项研究的目的是选择最...
  • 基于WRF(weather research and forecasting model)模式逐时输出结果,设计了逐时太阳...结果表明,该方案在各月预报相对稳定,拟合和预报效果均较为理想,可使平均绝对百分比误差控制在20%~30%,相对均方根误差控制
  • 提出了一种基于同轴光显微成像的加工表面双向反射分布函数(BRDF)测量...将模型计算结果与测量结果进行了误差分析,最大相对均方根误差为9.97%。结果表明,建立的BRDF模型具有可行性,能准确地描述加工表面反射信息。
  • 利用实时测量的内部磁场值准确推算出外部空间目标磁场值是潜艇实现闭环消磁...在实验室用潜艇模型进行了验证实验,推算数据与实测数据依然吻合,相对均方根误差最大为6.5%,该方法可用于潜艇闭环消磁中外部空间磁场推算。
  • 随后采用真实网络流量验证了预测算法的性能,在保持与FARIMA 预测算法等价的时间复杂度下,其均方根和相对均方根误差与RBF神经网络预测算法相当,而高于FARIMA预测算法。同时,预测算法对突发流量的跟踪和预测性能...
  • 针对铜闪速熔炼工业数据中含有噪声和随机干扰,难以精确地建立...某冶炼厂的实际生产数据仿真结果表明,冰铜品位、冰铜温度和渣中铁硅比的最大相对误差分别为0.72%、2.24%和0.57%,相对均方根误差分别为0.36%、0.91%和0.17
  • 对整体轮廓较为平缓和陡峭的两组粗糙度样本分别进行共聚焦成像测量,对于整体轮廓较为平缓的样本,利用常规方法处理后,得到的均方根误差和粗糙度的平均值分别为0.080和2.86 μm,与该样本粗糙度值2.94 μm相比,相对误差...
  • 为了建立复杂工程问题性能变量和设计变量之间...建立的代理模型中各个响应变量的最大相对均方根误差为5.89%.用有限元方法对稳健设计结果进行验证,结果表明该设计方法可以得到与实际情况吻合的稳健分析及优化结果.
  • 针对氧化铝配料过程中返回物料成分波动大且难以在线检测的问题,首先,利用...仿真结果表明,提出的模型具有较好的泛化能力,能获得较理想的返料成分含量预测精度(6种氧化物的相对均方根误差均小于13%),具有一定的应用价值.
  • 经验证:基于WRF数值模式的DBN风速预测模型的相对均方根误差为11.03%,比支持向量机(Support Vector Machine,SVM) 预测模型降低了4.41%。实验结果表明:该模型能很好地预测风速并且得到了较高的预测精度。
  • 建立了具有明确物理意义的测量相机灰度响应衰减模型,使用实测数据对模型参数进行了拟合,拟合相对均方根误差小于1%,参数值与其物理意义吻合较好;提出了基于相机线性响应范围与最小辐射分辨率要求双重约束下的空间...
  • 使用该法设计了谐波检测器并进行仿真实验,结果表明:该法可精确地分解信号的基波和谐波分量,余量与原信号的趋势分量相关系数(CORR)为0.998,相对均方根误差(RRMSE)仅0.0191,抑制了端点效应;且该法能够实时跟踪...
  • 实验表明, 采用的投影仪在校正前其图像显示亮度从中心到边缘下降了近50%, 像面不均匀性的相对均方根误差(RRMS)为17.7%; 而饱和图像校正后像面的RRMS为1.69%, 几乎达到了与未饱和图像(1.55%)相同的校正精度, 同时基本...
  • 干涉图滤波是干涉光谱成像仪光谱...利用实验室实际获取的数据进行分析,可以看出:EMD滤波后空间维的光谱相对均方根误差(RQE)均值为0.0068,精度最高;其次为拟合法,RQE均值为0.0073;最后为差分法,RQE均值为0.0079。
  • 分类与预测算法的评价 ...模型的预测效果评价,通常用相对/绝对误差,平均绝对误差,均方误差,均方根误差。 绝对误差与相对误差 设为实际值,为预测值,则称为绝对误差,如下: 为相对误差(Relative...
  • LiDAR高度级别最低的树产生最大的相对偏差和相对均方根误差。 尽管ITD和ABA显示出估计每公顷和基础面积的茎的解释力有限,但是可以通过以下方法进行改进,例如使用密度更高的LiDAR数据,对ITD应用更好的算法以及...
  • matlab代码求含参量矩阵特征值统计压缩感知 基于贝叶斯统计实现压缩感知。 给定的 地图估计 我们找到给定y 、 Φ和Σ的x的最大后验 (MAP) 估计。...估计公式重建x并计算相对均方根误差(Relative RMSE)
  • 单目图像深度估计的评价指标

    千次阅读 2019-06-18 15:06:44
    单目图像深度估计中定量评价指标采用大部分算法所使用的相对误差 (Relative Error, REL)、均方根误差 (Roor Mean Squared Error, RMS) 、对数误差 (Lg Error, LG), 以及精确度(% correct)。通常误差越小越好,精确度...
  • SSE(Sum of Squared Error, 平方误差和)SAE(Sum of Absolute Error, 绝对误差和)SRE(Sum of Relative Error, 相对误差和)MSE(Mean Squared Error, 均方误差)RMSE(Root Mean Squared Error, 均方根误差)RRSE(Root ...
  • 针对光栅横向剪切干涉仪研究了旋转绝对检测的方法,并用前36项Zernike多项式标定出剪切装置的系统误差非对称项。研究结果表明,将面形检测的绝对算法应用于检测镜头系统波...实验数据的重复性的均方根可以达到0.14 nm。
  • 通过测量P个采样点的均方根延迟计算平均超量延迟,实现窗长为声的非视距误差的窗函数补偿法。相对最优化方法,该算法的计算量明显减少;相对单点补偿法,该算法的精度明显提高。对移动台处于3种不同位置的情况进行了...
  • 应用SeaWiFS遥感数据,采用最新的基于固有光学特性的半分析算法进行台湾海峡真光层反演,与卫星过境时间±2小时内实测的数据比对的结果,平均相对误差为16.7%,均方根误差为0.077 81,遥感反演与实测数据之间相关...

空空如也

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