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저는 matlab에서 연구하고 있습니다.주어진 데이터 샘플에 적합한 학습 기술은 무엇입니까
데이터 샘플이 이고 두 개의 관련이없는 변수가 256 시간 단계에 있습니다. Y 축의 값과 X 축의 시간 단계가 표시된 그림은 아래와 같습니다. 첫 번째 변수에 대한 전형적인 플롯은 이제 다음 10 시간 단계에서 이러한 변수의 값을 예측해야하는 Vel이 
라고 Pos 두 번째 변수에 대한 
전형적인 플롯 말한다. 이렇게 다양한 기계 학습 기술을 확인하기 위해, 나는 평균 제곱 오차가 ms_error 말을 계산하여 실제 값을 비교 한 후, 처음 246 시간 단계에서 변수의 값을했다 다음 10 시간 단계를 예측합니다.
이 나는이 time-series(NAR) ,linear regression,fuzzy input systems,neural networks를 사용하여 수행 하였다. 그러나 이들 중 누구도 ms_error의 값을 2보다 작게 지정할 수는 없습니다. 이 두 가지와 같은 데이터 샘플의 미래 값을 예측하는 데 사용할 학습 알고리즘을 제안 할 수 있습니까?
나는 진짜 아마추어로 들릴지 모르지만 Google 검색은 나에게 만족스러운 답변을 제공하지 못했다. 올바른 키워드를 사용하지 않았을 수 있습니다. 어쨌든, 지금 당신의 제안을 확인하고 있습니다. – Nishant