Cómo utilizar matlab para lograr una predicción de entrada única y salida única

1. Es necesario preparar los datos históricos necesarios para la predicción siso, incluidas las secuencias de entrada y salida. Puede guardar los datos como un archivo de datos de Matlab o importarlos a un espacio de trabajo de Matlab.

2. Divida los datos en un conjunto de entrenamiento y un conjunto de prueba. Por lo general, parte de los datos se usa para el entrenamiento del modelo y la optimización de parámetros, y la otra parte se usa para verificar la capacidad de generalización del modelo. Puede utilizar la función "serie temporal" en MATLAB para crear un objeto de serie temporal y utilizar el método "división" para dividirlo en un conjunto de entrenamiento y un conjunto de prueba.

3. Seleccione el tipo de modelo apropiado en función de los problemas específicos predichos por SISO. Matlab proporciona una variedad de tipos de modelos, como modelos de regresión lineal, modelos arima, modelos de redes neuronales, etc.

4. Utilizando los datos del conjunto de entrenamiento, el tipo de modelo seleccionado se utiliza para la estimación y el entrenamiento de parámetros. En matlab, podemos utilizar la función "arima", la caja de herramientas de redes neuronales y otras funciones y herramientas para entrenar el modelo.

5. Utilice el modelo entrenado para predecir los datos en el conjunto de prueba. En matlab, puede utilizar la función "pronóstico" o la función "predecir" para hacer predicciones.

6. Finalmente, es necesario evaluar el efecto de predicción del modelo. Se pueden utilizar varios indicadores de evaluación, como el error cuadrático medio y el error absoluto medio, para medir la precisión de la predicción y la capacidad de generalización del modelo.