У меня есть набор данных, включающий расстояние и отношение к ~ 1800 контактам радаров, а также фактическое расстояние и отношение к этим контактам, и мне нужно разработать уравнение коррекции, чтобы воспринимаемые значения были как можно ближе к фактическим возможные значения.
Кажется, что при визуализации есть тенденция к ошибке, поэтому мне кажется, что должно быть несколько простое уравнение для ее исправления.
Это форма уравнения ~ 1800:
фактическая_дистанция = воспринимаемая_дистанция + X (перцепция_подшипник) + Y (скорость_перед_земель) + Z (курс_повер_площадка) + A (курс)
Как лучше всего решить для X, Y, Z и A?
Кроме того, я не убежден, что все эти факторы необходимы, поэтому я полностью готов опустить один или два из этих факторов.
Из маленькой линейной алгебры, которую я понимаю, я попытался что-то подобное без удачи:
Ax = b -> x = b / A через numpy.linalg.solve (A, b)
где A - матрица 4 x ~ 1800, а b - матрица 1 x ~ 1800
Это на правильном пути?
Чтобы было ясно, я рассчитываю сгенерировать коэффициенты для уравнения, которое будет корректировать полученное расстояние до контакта так, чтобы оно было как можно ближе к фактическому расстоянию до контакта.
Я также полностью готов отказаться от этого метода, если есть лучший.
Заранее спасибо за помощь.