Matlab 을 사용하여 단일 입력 단일 출력 예측을 달성하는 방법

Matlab 을 사용하여 단일 입력 단일 출력을 구현하는 예측 단계는 다음과 같습니다.

1. 입출력 시퀀스를 포함하여 SISO 예측에 필요한 과거 데이터를 준비해야 합니다. 데이터를 MATLAB 데이터 파일로 저장하거나 MATLAB 작업공간으로 가져올 수 있습니다.

2. 데이터를 교육 세트와 테스트 세트로 나눕니다. 일반적으로 일부 데이터는 모델 교육 및 매개변수 최적화에 사용되고 다른 데이터는 모델의 일반화 능력을 검증하는 데 사용됩니다. Matlab 의 "timeseries" 함수를 사용하여 시계열 객체를 만들고 "분할" 방법을 사용하여 교육 세트와 테스트 세트로 나눌 수 있습니다.

3. SISO 예측의 특정 문제에 따라 적절한 모델 유형을 선택합니다. Matlab 은 선형 회귀 모델, 아리마 모델, 신경망 모델 등 다양한 모델 유형을 제공합니다.

4. 교육 세트의 데이터를 사용하여 매개변수 추정 및 훈련에 대해 선택한 모델 유형을 사용합니다. Matlab 에서는 "ARIMA" 함수, 신경망 도구 상자 등의 함수와 도구를 사용하여 모델을 훈련시킬 수 있습니다.

5. 잘 훈련된 모델을 사용하여 테스트 세트의 데이터를 예측합니다. Matlab 에서는 "forecast" 또는 "predict" 함수를 사용하여 예측할 수 있습니다.

마지막으로 모델의 예측 효과를 평가해야합니다. 평방제곱근 오차, 평균 절대 오차 등 다양한 평가 지표로 모델의 예측 정확도와 일반화 능력을 측정할 수 있다.