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我有一组向量“measured_data”，其中包含 200 个正浮点值的样本数据。我很难找到适合这个数据的模型。下面的代码在每一步都返回错误，即在评论预测（）时，下一个命令抛出另一个错误......所以似乎没有任何工作。我彻底去了通过文档，我似乎无法理解问题出在哪里以及哪里出错了。如果有人可以通过代码并帮助减轻问题，我将不胜感激。谢谢。

Undefined function 'predict' for input
arguments of type 'double'.

Error in Untitled (line 157)
model2_pred = predict(model2_coeff, model2_data, 1);

代码

model1 = ar(measured_data, 2,'yw');
model2 = ar(measured_data, 5,'yw');
coeffs1 = model1.a;
model1_coeff=[coeffs1(2) coeffs1(3)]
coeffs2 = model2.a;
model2_coeff=[coeffs2(2) coeffs2(3) coeffs2(4) coeffs2(5)]
x(1) = 0.0;
x(2) = 0.0;
y(1) = 0.0;
y(2) = 0.0;

y(3) = 0.0;
y(4) = 0.0;

%Solve for Model1 by putting in the coefficient values
for i=3:200
  x(i) = coeff1(2) *x(i-1) +coeff2(3)*x(i-2) ;
end  

model1_data=x;

%Solve for Model2 by putting in the coefficient values
for i=5:200
  y(i) = coeff2(2) *y(i-1) +coeff2(3)*y(i-2) +coeff2(4)*y(i-3) +coeff2(5)*y(i-4) ;

end  
model2_data=y;


model1_pred = predict(model1_coeff, model1_data, 1);
model1_residual=model1_data-model1_pred;
model1_err = resid(model1_coeff,measured_data);  %prediction errors
model2_err = resid(model2_coeff,measured_data);
subplot(1,2,1);
plot(model1_err);
subplot(1,2,2);
plot(model2_err);

model1_mse=sqrt(mean((measured_data-model1_coeff).^2));  %Mean square error
model2_mse=sqrt(mean((measured_data-model2_coeff).^2));

compare(measured_data,model1_coeff,'g',model2_coeff,'b');
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1 回答 1

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如果您提供错误类型的输入，则可能会出现此错误。例如，文档中的标准示例对我来说很好，但如果我尝试一些无意义的事情，我会得到同样的错误：

predict(1,1,1)

检查：

  1. 第一个输入是 idmodel 或 idnlmodel 对象（可以从 ar 获得的 idpoly）。
  2. 第二个输入（数据）是一个 iddata 对象（时间序列）。
于 2013-03-27T17:26:38.057 回答