Matlab 如何使用线性感知器预测第四天的温度，给定前几天的温度？

我有四组数据（3组用于培训，1组用于测试），包括一天中的小时数和温度，格式如下：
时间|温度
5,60
6,63
7,70
8,73
9,78
10,81.5
11,85.1
12,87
13,90
我需要训练和测试感知机，然后预测第二天同一时间的温度。
我正在尝试使用Matlab来实现这一点，我知道我应该规范化数据并使用时间序列预测。但是我不知道如何开始。

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我不知道输入和输出是什么，以及使用什么激活函数使输出从-无穷大线性到+无穷大

我敢肯定，您不必使用感知器来完成此任务，因为您希望执行回归而不是分类。（感知器是一种二进制分类器，请参见）

从标准化开始：您需要调整数据，使平均值为零，标准偏差等于1。例如：

data = rand(1,100);
data = (data - mean(data))/sqrt(var(data));

您可以按如下方式解释输入和输出： 您有一个底层函数，可以将时间值映射到温度值（f:time->temperature）。时间是自变量，温度是因变量（参见示例）。你想根据你的输入数据找到f的近似值

对于时间序列回归，您将看到一个详细的示例。如果你

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需要使用前馈网络，您也可以查看。

谢谢您的回答！我是将两列标准化还是仅将温度诽谤标准化？还有，我使用什么激活函数？你只需要规范化因变量（温度）。对于上面的Matlab函数，你不必指定激活函数。然而，常见的激活函数是sigmoid、tangens和ReLU函数。很抱歉不断地提出问题。所以我只训练三次，测试一次，然后预测？我如何看待培训或测试错误？再次感谢：）Matlab函数允许您将训练数据作为一个矩阵输入，因此您只需训练一次。