多输入多输出matlab回归预测

在MATLAB中，你可以使用多输入多输出（MIMO）回归模型来进行预测。MIMO回归模型可以用于多个输入变量和多个输出变量之间的关系建模和预测。

以下是一个简单的MIMO回归预测的示例：

% 创建输入和输出数据
X = rand(100, 3); % 输入数据，大小为100x3
Y = X(:, 1) + 2*X(:, 2) - 0.5*X(:, 3); % 输出数据，由输入数据生成

% 拟合MIMO回归模型
mdl = fitrlinear(X, Y, 'linear'); % 线性回归模型

% 预测新的输入数据
X_new = rand(10, 3); % 新的输入数据，大小为10x3
Y_pred = predict(mdl, X_new); % 使用训练好的模型进行预测

% 显示预测结果
disp(Y_pred);

在上述示例中，我们首先创建了一个随机的100x3大小的输入数据矩阵X，并使用某种规则生成了对应的输出数据矩阵Y。然后，我们使用`fitrlinear`函数拟合了一个线性回归模型，并将该模型存储在变量`mdl`中。接下来，我们生成了一个新的10x3大小的输入数据矩阵X_new，并使用训练好的模型进行预测，预测结果存储在变量`Y_pred`中。

你可以根据自己的实际数据和需求，调整输入和输出数据的大小、使用不同的回归模型以及进行其他必要的修改来适应你的具体问题。