预测误差通常是指预测值与实际观测值之间的差异。计算预测误差的方法取决于具体的应用场景和所使用的预测模型。以下是一些常见的预测误差计算方法：
平均绝对误差 （MAE）:
```
MAE = 1/n * Σ|预测值 - 实际观测值|
均方误差 （MSE）:```MSE = 1/n * Σ（预测值 - 实际观测值）^2
均方根误差 （RMSE）:
```
RMSE = √（MSE）
平均绝对百分比误差 （MAPE）:```MAPE = 1/n * Σ|（预测值 - 实际观测值）/ 实际观测值|
卡尔曼滤波的预测误差:
通过卡尔曼滤波器的状态预测方程得到系统的预测状态值。
通过卡尔曼滤波器的误差协方差预测方程得到系统的预测误差协方差矩阵。
计算预测误差的方差，通常通过从预测误差协方差矩阵中提取对角元素来实现。
简易平均法:
算术平均法：
```
平均值 = （a + b + c + d + e） / 5
平均值百分比 = 平均值 / 100
几何平均法：```几何平均值 = （a * b * c * d * e）^（1/5）
绝对误差:
```
误差值 = 实际值 - 预测值
百分比误差:```百分比误差 = （实际值 - 预测值） / 实际值 * 100%
选择哪种方法取决于你的具体需求，例如，如果你关心的是误差的绝对大小，可能会选择MAE或RMSE；如果你关心的是误差相对于实际值的比例，可能会选择MAPE。
请根据你的具体情况选择合适的计算方法，并注意在实际应用中可能需要对数据进行适当的预处理，例如归一化或标准化，以便更准确地评估预测误差。