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  • 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...

    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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  • 角度散斑相关是一种不受表面粗糙度轮廓的间距特性影响的粗糙度幅度参量测量方法, 它的数学模型通常建立在集平均的基础...对于Rq大于2.0 μm的表面, 测量相对误差小于15%。根据最佳测量条件, 该方法适用于大粗糙度表面。
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  • 当各向异性因子g=0.9时,平均相对误差为2.37%,在g=0.5时,平均相对误差为4.69%。在深度相关干涉信号的模拟中,两种方法对浅表层干涉信号的模拟取得了一致的结果。实验中使用低相干干涉系统对不同浓度的脂肪悬乳注射...
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  • 后向散射系数是遥感传感器获取水体信息的来源,也是生物光学模型的重要输入参数。利用太湖春季和秋季实测数据,在生物光学模型的基础上结合...模拟吸收系数与实测吸收系数吻合较好,总体的平均相对误差均在18%以内。
  • R 语言 模拟处理信令数据

    千次阅读 2013-03-16 13:51:24
    #采用模型:y5 = (a + ...#用前5个数据文件拟合系数,用后6个的数据取平均计算绝对误差与相对误差 filenames("西湖道") filenames(filenames,".csv",sep="") for(filename in filenames) { #1.读入数据文件拟合:
    #采用模型:y5 = (a + bX + cX2)/k = A + BX + CX2   (模型5变形)
    #用前5个数据文件拟合系数,用后6个的数据取平均计算绝对误差与相对误差
    
    filenames<-c("西湖道")
    filenames<-paste(filenames,".csv",sep="")
    for(filename in filenames)
    {
    #1.读入数据文件拟合:
    
    #读取0411-0415的来拟合系数
    files<-c(11:15)
    files<-paste("G:/实验/201104",files,"/",filename,sep="")
    data<-read.csv(files[1], row.names=1, head=TRUE)
    files<-files[2:5]
    for(file in files)
    {
    temdata<-read.csv(file, row.names=1, head=TRUE)
    data<-rbind(data, temdata)
    }
    nrow(data) #//查看行数
    
    data<-data[order(data$qiehuan),] #//排序
    
    sw<-data$qiehuan
    GPSvector<-data$gps
    
    z<-lm(GPSvector~sw+I(sw^2)) #//二次拟合
    
    plot(sw, GPSvector)
    lines(sw, fitted(z), col="red", lwd=4) #//拟合图
    
    # 暂停
    warning(filename,immediate.=TRUE)
    flush.console() 
    Sys.sleep(10)
    
     
    
    #2. 验证模型
    
    #读入0419-0424来计算误差
    verfiles<-c(19:24)
    verfiles<-paste("G:/实验/201104",verfiles,"/",filename, sep="")
    
    verdata<-read.csv(verfiles[1])
    verfiles<-verfiles[2:6]
    
    for(verfile in verfiles)
    {
     vertemdata<-read.csv(verfile)
     verdata$qiehuan<-verdata$qiehuan + vertemdata$qiehuan
     verdata$gps<-verdata$gps + vertemdata$gps
    }
    
    verdata$qiehuan<-verdata$qiehuan/6
    verdata$gps<-verdata$gps/6
    
    fun<-function(X) {33.04 - 0.03632*X + 0.00001662*X^2}
    
    calres<-fun(verdata$qiehuan) #//计算结果
    
    trures<-verdata$gps  #//真实结果
    
    barplot(calres-trures, main="绝对误差", names.arg=c(0:95), xlab="时间", ylab="km/h") #//计算main绝误差
    
    # 暂停
    warning(filename,immediate.=TRUE)
    flush.console() 
    Sys.sleep(7)
    
    barplot((calres-trures)/trures, main="相对误差", names.arg=c(0:95), xlab="时间") #//计算相对误差
    # 暂停
    warning(filename,immediate.=TRUE)
    flush.console() 
    Sys.sleep(7)
    
    }
    
    


     

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  • 结合城市人工景观水体的水污染...通过芙蓉湖2007年10月份水质参数DO,TN,TP和Chl-a的模拟结果和实测数据的对比,得到相应的平均相对误差分别为2%,6%,15%和13%,表明模型达到精度要求,可以作为芙蓉湖水系的保护和管理工具。
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  • 根据田间水量平衡模型,以田面水层深度误差平方和最小为目标函数,采用多变量非线性规划方法同步估算水稻作物系数和稻田渗漏模型参数,并利用统计学方法中的模型效率系数、平均相对误差平均绝对误差等指标对模拟效果...
  • 研究结果表明:运用PCA-GA-ELM预测模型最大相对误差为19.58%,最小相对误差为0.8%,平均相对误差为6.0551%.从预测模拟结果可以看出,利用主成分分析与改进极限学习机相结合模型进行预测,结果准确可靠,克服了以往模型的...
  • 最后,利用4幅SLIM图像成功重建出油浸微球的相位分布,平均半径相对误差为6.5%,光程差体积相对误差为8.4%。由于相干光的四步相移法和宽带光的四步相移法重建结果相差较小,因此,在追求成像速度的场合且细胞厚度较小时,...
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  • 设 和 分别是参数为 和 的相互独立的泊松过程, (1)模拟 和 ,并画图; (2)生成随机过程 ,并画图; (3)计算 的平均到达率与 + 的相对误差
  • CM(1,1)模型一般以模型还原值与实际值平均相对误差检验模型的模拟精度。本文以模型还原值与实际值平均相对误差最小化为目标函数将CM(1,1)模型转化成一个不用进行灰...
  • CM(1,1)模型一般以模型还原值与实际值平均相对误差检验模型的模拟精度。本文以模型还原值与实际值平均相对误差最小化为目标函数将CM(1,1)模型转化成一个不用进行灰...
  • 动态迟滞模型在频率为30和40 Hz时,最大输出位移误差由1.21和1.39 μm下降到0.32和0.44 μm,且最大相对误差分别仅为3.5%和4.4%,平均位移误差由0.53和0.76 μm下降到0.17和0.21 μm,平均相对误差由1.93%和3.38%下降...
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  • 用二元光学实现TEM

    2021-02-08 20:58:43
    在利用杨-顾算法设计了用二元光学原理将氦氖高斯基模光束转换成TEM10模的一维情况的16阶二元光 学元件基础上,...模拟结果显示, 在入射光束腰半径偏离设计值±0.03 mm时,模拟光强值与预期光强值的相对平均误差小于1.0%。
  • 通过对人工神经网络理论的分析,建立了一个描述非充分灌溉稻田土壤水分变化的BP模型,并对...相对误差值最大为8.42%,最小为0.55%,平均为3.02%。BP网络可以用于区域土壤水分动态预测,方法简便可行,有较高的精度。
  • 为解决抚顺西露天矿边坡...结果表明:改进的灰色系统模型最大误差仅为0.7%,低于传统灰色理论模型的平均相对误差2.3%,模拟预测效果好,能够满足沉降预测的预报要求.因此,改进的灰色系统模型可用于露天矿边坡变形预测中.
  • 理论计算与实验结果显示温度响应曲线一致,肝脏和肌肉组织峰值温度相对误差范围分别为-0.0557 ℃~-0.0025 ℃和0.0139 ℃~0.0641 ℃,温度曲线平均相对误差范围分别为0.55%~2.39%和0.38%~0.99%,这种方法较经典的...
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  • 将反演出的气溶胶消光系数与输入的大气模式下气溶胶的消光系数进行对比, 结果表明二者的相对误差在±15%之内, 并且总体变化趋势一致, 由此验证了所提出的利用小波对激光雷达染噪图像进行去噪的可行性。
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空空如也

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平均模拟相对误差