向量均方根误差计算：MATLAB中的RMSE函数

简介：
本文章详细介绍如何在MATLAB中编写和使用RMSE（均方根误差）函数来计算预测值与观测值之间的误差，帮助用户优化数据分析模型。 RM_STATISTICS 函数计算两个向量序列之间的均方根误差 (RMSE)。该函数的输入参数包括 uN（向量 N 的东向分量）、vN（向量 N 的北向分量）、uM（向量 M 的东向分量）和 vM（向量 M 的北向分量）。输出结果包含 Mse（系统误差矢量的模，即统计偏差），Dse（系统误差矢量的方向，以度数表示从北沿顺时针方向计算的结果）、stdL1（随机误差椭圆的主要半轴长度）、stdL2（随机误差椭圆的次级半轴长度）和 alfa1（主轴与正东向之间的夹角）。两个时间序列的接近程度可以通过均方根误差 (RMSE) 来评估，它是真实值和预测值之间差异平方的平均数。对于向量过程而言，RMSE 是“可验证”和“实际”向量序列间差别的统计偏差与随机变异性的组合，计算公式为 RMSE=(mean(R))^2+((R - mean(R))^2)/L。