NASH_纳什效率系数_nashmatlab_NASH评价值

clc; clear; JL=xlsread('F:\大论文\2001-2017年各流域月统计.xls','JL','H2:H205'); PRE=xlsread('F:\大论文\2001-2017年各流域月统计.xls','PRE','H2:H205'); PRE=PRE*0.01; NDVI=xlsread('F:\大论文\2001-2017年各流域月统计.xls','NDVI','H2:H205'); area=[0.1019 0.1846 0.2484 0.9805 2.4871];%0.00433 0.00895 0.8080 0.1129 % % A=[4.33 13.61 1.907 10.3 42.56]; % B=[9.524 36.92 -0.8145 37.36 185]; % C=[-7.59 -29.48 0.3132 -20.41 -107.5]; A=[3.447 2.813 1.737 4.875 22.76]; B=[7.735 8.539 0.1969 12.44 122.4]; C=[-5.803 -5.263 -0.3445 -5.914 -61.79]; k=area(3); P=PRE; N=NDVI; Q=3.182*exp(0.9606*k)*P-0.8811*exp(0.6971*k)*N+0.4162*exp(1.179*k); % JLys_min=min(JL); JLnh_min=min(Q); cha=JLnh_min-JLys_min; Q=Q-cha; Q=Q*0.5; %Q=Q-0.3; %Qo观测值Qm模拟值 Qm=Q;Qo=JL; len=length(Qo); Qo_mean=mean(Qo); fenzi=0;fenmu=0; for ii=1:len tem1=(Qo(ii)-Qm(ii))^2; fenzi=fenzi+tem1; tem2=(Qo(ii)-Qo_mean)^2; fenmu=fenmu+tem2; end nash=1-fenzi/fenmu correlation=corrcoef(Qo,Qm) RMSE=sqrt(sum((Qm-Qo).^2)/len) x=1:1:204; plot(x,Q,x,Qo); %axis([-inf,inf,0,10])