У нас есть данные, которые измеряют местоположение иглы на машине, которая выполняет повторяющиеся задачи (3-х измерения, х и у, с течением времени). Движение иглы непредсказуемо, и мы хотели бы смоделировать наиболее вероятные пути.
Первоначально мы пытались делать нейронные сети, чтобы делать предсказания. Однако я обнаружил, что, как правило, первые дюжины точек данных очень хорошо предсказывают направление в будущем.
Используя исторический набор данных из 4000+ прогонов этих "потенциальных путей", есть ли способ перебрать все 3d графики, чтобы найти ближайший образец?
Мы используем python, но открыты для других языков.