前言
所谓回归学习即预测,便是由已知的数据推测未知的数据,利用转速与转矩来推测电流。
1、数据准备
下面虚拟一组转速转矩以及电流数据。
Matlab
speed = [100 220 330 440 550 660];
torque = [200 300 400 500 700 900];
I = [400 500 603 739 821 912];
arr = [speed;torque];
2、模型选择
点击matlab-APP中的回归学习器
以speed与torque作为输入,以I作为响应进行预测,其他的根据经验调一调,每个项目都不一样所以没有统一标准。
点击全部训练
可以看出神经网络的RMSE最小,误差最小,所以选择神经网络
3、模型导出
将误差最小的神经网络导出到工作区,点击"导出"-"导出模型"即可
虚拟一组预测数组
Matlab
arr_tar=[300 220 324 234 535 234;342 234 435 456 676 345];
利用预测模型进行预测
Matlab
yfit = trainedModel.predictFcn(arr_tar);
得出结果
yfit = |
---|
590.5091 |
515.3575 |
595.1618 |
466.7891 |
809.0545 |
500.0891 |
[结果] |