用数据预测
使用您的数据和 MATLAB® 附加工具箱来预测趋势并估计传感器数据的未来
查找数据趋势并使用 MATLAB 附加工具箱预测未来的测量结果。通过训练神经网络或完成数据回归分析来完成预测分析。
主题
- 将自回归模型拟合到潮汐深度数据
此示例展示了如何为 ThingSpeak™通道中的数据拟合自回归 (AR) 模型并计算回归参数及其不确定性。自回归模型用于表示自然界中与时间相关的过程。
- 拟合线性回归模型
此示例展示了如何为 ThingSpeak™通道中的数据拟合线性回归模型并计算数据中的回归系数。
- 计算线性响应特性
此示例说明如何计算太阳能热水器储水箱温度的线性响应特性。
- 生成线性调频信号
此示例展示了如何在 ThingSpeak™ 上生成线性线性调频脉冲信号。线性调频脉冲是频率随时间增加(向上线性调频脉冲)或减小(向下线性调频脉冲)的信号。此示例显示了一个线性调频脉冲,该线性调频脉冲根据可视化运行时分钟的配对情况连续从上调频脉冲变为下行调频脉冲。