MATLAB中sim和predict

在MATLAB中，sim和predict都是用于模型仿真和预测的函数。

sim函数通常用于仿真系统动态行为，例如，用于模拟控制系统、通信系统或者机器学习模型等。sim函数的输入参数包括模型对象、输入信号和仿真时间范围等。输出结果可以是系统响应、状态变量或者其它仿真数据。

predict函数则用于将训练好的模型应用于新的数据，并进行预测。predict函数的输入参数包括训练好的模型对象和待预测的数据。输出结果可以是预测值、置信区间或者其它预测性数据。

需要注意的是，不同类型的模型使用的sim和predict函数可能会有所不同。例如，神经网络模型通常使用sim函数进行仿真，而使用predict函数进行预测。而线性回归模型则通常使用predict函数进行预测。

相关问题

MATLAB中predict和sim区别

在MATLAB中，predict和sim是用于模型仿真和预测的函数，其主要区别如下：

1. predict函数是用于对已经训练好的模型进行预测，其输入参数为模型和输入数据，输出为模型对输入数据的预测结果。而sim函数则是用于对系统进行仿真，其输入参数为系统模型和输入信号，输出为仿真模型的输出信号。

2. predict函数主要用于对分类模型和回归模型进行预测，而sim函数主要用于对动态系统进行仿真。

3. 在使用predict函数时，需要先对模型进行训练，然后才能进行预测。而在使用sim函数时，需要先构建系统模型，然后再进行仿真。

总的来说，predict函数和sim函数都是用于模型仿真和预测的函数，但是二者的应用场景和使用方法有所不同。

net = trainNetwork(p_train, t_train, layers, options); t_sim1 = predict(net, p_train); t_sim2 = predict(net, p_test );

这段代码看起来是在使用 MATLAB 中的 Deep Learning Toolbox 进行神经网络的训练和预测。具体来说，这段代码使用 p_train 和 t_train 作为输入数据和标签数据来训练一个神经网络，其中 layers 是网络的结构（包括隐藏层的个数和每层的神经元数量等信息），options 是训练的参数（如学习率、迭代次数等）。然后，使用训练好的网络 net 对训练集 p_train 和测试集 p_test 进行预测，并将预测结果分别保存在 t_sim1 和 t_sim2 中。需要注意的是，该代码中的神经网络类型和具体的训练和预测过程可能与您的具体任务有所不同，需要根据实际情况进行调整。