是否有足够灵活的动态模型来根据属性进行预测

SagarOP

是否有足够灵活的动态模型/操作符来根据输入的属性进行预测?

BalazsBarany

你好,

你能否提供更多细节?你曾经尝试过什么却没有得到结果吗?

如果你考虑了约束条件(例如，只有数字输入到神经网络或线性回归)，你可以将任意数量的属性放入模型构建中。建立在属性上的模型也需要这些属性来进行预测。所以如果你小心的话，你可以很容易地建立一个过程，在任意输入上建立模型，在具有相同结构的新数据上预测模型。

问候,
Balazs

SagarOP

谢谢BalazsBarany的回复。

实际上，现在我正在从事热交换器性能升级的工艺工程项目，热交换器在三种不同的进料上运行，热交换器的参数根据输入进料而变化。现在我有过去五年的热交换器可用数据，并希望预测一周或10天的情况。所以我这里的问题是我可以生成模型，它可以根据饲料预测3个不同的数据，即使我给出原始(所有3个饲料的组合)数据作为输入?

如果需要进一步的澄清，请在这里告诉我。

再次感谢大家

Sagar。