我有 3 个独立的输入变量:时间、温度和压力,以及一个输出 - 有用性。
例子:
样品编号;时间; 温度; 压力; 有用性
1;1;30;50;9%
2;3;50;50;80%
3;5;50;40;75%
4;7;50;40;?%
我想训练我的网络并预测最后一个样本的有用性。我应该使用哪种预测模型?阿里玛?对于编码,我使用 python。
谢谢!
我有 3 个独立的输入变量:时间、温度和压力,以及一个输出 - 有用性。
例子:
样品编号;时间; 温度; 压力; 有用性
1;1;30;50;9%
2;3;50;50;80%
3;5;50;40;75%
4;7;50;40;?%
我想训练我的网络并预测最后一个样本的有用性。我应该使用哪种预测模型?阿里玛?对于编码,我使用 python。
谢谢!
该模型的名称是 ARMAX,它是一个依赖于外生和内生(滞后)变量的模型。
https://stats.stackexchange.com/questions/351146/fit-an-armax-model-in-r