커브 피팅 및 기타 구문 문제로 인한 오류

Question

양의 부동 소수점 값인 200 개의 샘플 데이터를 포함하는 벡터 'measured_data'세트가 있습니다. 이 데이터에 맞는 모델을 찾기가 힘듭니다. 다음 코드는 모든 단계에서 오류를 반환합니다. 예를 들어 predict()를 주석하면 다음 명령에서 다른 오류가 발생합니다. 아무 것도 작동하지 않는 것 같습니다. 철저하게갔습니다. 문서를 통해 문제가 무엇인지 그리고 내가 잘못 될지 이해할 수없는 것 같습니다. 누군가 코드를 읽고 문제를 완화하는 데 도움이된다면 정말 감사 할 것입니다. 감사합니다.

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

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

CODE

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'); 

Answer 1

그것은 당신이 입력의 잘못된 유형을 제공하는 경우이 오류를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 문서의 표준 예는 나를 위해 잘 작동하지만 내가 좋아하는 무의미한 뭔가하려고하면 저도 같은 오류를 얻을 수 있습니다

이

predict(1,1,1) 

확인하는 것이 :

1. 가 첫 번째 입력은 para 형태입니다 또는 idnlmodel 객체 (idpoly, ar에서 얻을 수 있음, 괜찮습니다).
2. 두 번째 입력 (데이터)은 iddata 객체 (timeseries)입니다.