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私はmatlabで働いています。

時間ステップで2 つの無関係な変数のデータ サンプルがあり256ます。Y 軸に値、X 軸に時間ステップを示したプロットは以下のとおりです。最初の変数の典型的なプロットは次のとおりPosですここに画像の説明を入力

2 番目の変数の典型的なプロットは次のようになりますVel。ここに画像の説明を入力

10次に、次の時間ステップでこれらの変数の値を予測する必要があります。そうするためのさまざまな機械学習手法をチェックするために、最初の時間ステップで変数の値を取得246し、次の時間ステップを予測してから10、平均二乗誤差を計算して実際の値と比較しましたms_error。

を使用してこれを行いtime-series(NAR) ,linear regression,fuzzy input systems,neural networksました。しかし、これらのどれも2未満の値を与えることはできms_errorません.誰かがこれら2つのようなデータサンプルの将来の値を予測するために使用する学習アルゴリズムを提案できますか.

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遺伝的プログラミングを介してシンボリック回帰を試すことができます。

遺伝的プログラミングは、データ ポイントに適合する関数の構造について仮定を行わないため、この種の発見タスクに適しています。

シンボリック回帰は、GP の初期のアプリケーションの 1 つであり、広く研究され続けています。

すべての主要なプログラミング言語用のすぐに使用できる環境と、テーマに関する多くのチュートリアルがあります。

(これらが最高という意味ではありません。よく知られているだけです。もちろん、Google 検索では、ニーズにより適した他のソフトウェアが表示される可能性があります)。

于 2014-05-21T08:07:34.973 に答える