このページは機械翻訳を使用して翻訳されました。元の英語を参照するには、ここをクリックします。
データで予測する
データとMATLAB®アドオン ツールボックスを使用して、センサー データの傾向を予測し、将来を推定します
データの傾向を見つけ、 MATLABアドオン ツールボックスを使用して将来の測定値を予測します。ニューラル ネットワークをトレーニングするか、データの回帰分析を完了することで、予測分析を完了します。
トピック
- 自己回帰モデルによる潮汐深度データの近似
この例では、 ThingSpeak™チャネル内のデータに自己回帰 (AR) モデルを適合させ、回帰パラメーターとその不確実性を計算する方法を示します。
- 線形回帰モデルによる近似
この例では、 ThingSpeak™チャネル内のデータの線形回帰モデルを近似し、データの回帰係数を計算する方法を示します。
- 線形応答特性の計算
この例では、太陽熱温水器の貯蔵タンク温度の線形応答特性を計算する方法を説明します。
- チャープ信号の生成
この例では、 ThingSpeak™で線形チャープ信号を生成する方法を示します。
注目の例
You can also select a web site from the following list:
Americas
- América Latina (Español)
- Canada (English)
- United States (English)
Europe
- Belgium (English)
- Denmark (English)
- Deutschland (Deutsch)
- España (Español)
- Finland (English)
- France (Français)
- Ireland (English)
- Italia (Italiano)
- Luxembourg (English)
- Netherlands (English)
- Norway (English)
- Österreich (Deutsch)
- Portugal (English)
- Sweden (English)
- Switzerland
- United Kingdom (English)