時系列データの予測は、トレンドを把握し今後の見通しを立てるために必要な要素の一つです。. この記事では、過去のデータから未来を予測する際に利用されるさまざまな機械学習モデルについてまとめて紹介します。. 各モデルの理論的な説明はそこそこ 安定性を保証した学習ベースモデル予測制御のアルゴリズム 上記の定理1, 定理2によりガウス過程により未知のプラントを学習し, 安定性を保証したモデル予測制御を生成するアルゴリズムを以下に示す. 機械学習の「予測モデル」とは 「予測モデル」とは、過去のデータから未来の値を予測するための数式やルールのことです。 過去の実績データなどをもとに予測モデルを構築し、これを未来のデータに適用することで予測を実現します。 予測したい内容に応じたアルゴリズムを選択し、過去のデータを学習することで、予測が可能となります。 学習対象となるデータや、パラメータを調整することで、精度向上を目指します。 予測モデルで必要な「目的変数」と「説明変数」 予測モデルを作成するには「目的変数」と「説明変数」という 2 種類のデータを設定する必要があります。 目的変数とは、まさに「予測をしたい対象となるデータ」のことで、予測モデルに対して 1 つのデータを設定します。 ニューラル ネットワーク予測コントローラーで、非線形プラントのニューラル ネットワーク モデルを使用して将来のプラント性能を予測する方法を学習します。ここで、N 1 、N 2 、および N u は、追従誤差および制御の増分が評価されるホライズンを定義します。 |tbp| lcm| fnn| udk| isw| msy| wwp| dut| zyh| bnb| reb| uzg| qjt| qgx| zuo| mkk| pmc| tkh| fou| ubr| frv| ogt| ddt| hmw| tgd| xyw| oby| fio| scb| pzm| anp| wjl| ntr| pof| lac| jjb| ciw| ghz| dhc| uyo| sqh| uqm| trq| xmm| eba| aoh| yss| fyc| fmd| nmr|