我有两组来自传感器的定期数据（分别是IMU和GRF）
我正在尝试使用IMU数据来预测GRF。我实现了在线神经网络（ONN），并在figure中显示了一个结果，其中真实的GRF和预测的GRF用橙色和蓝色表示 分别。如图所示，真正的GRF（橙色）在一个周期内的峰值和鞍点为零。 ONN似乎可以模拟GRF的周期性，但并不能完全满足峰值和鞍点（蓝线与橙色不一致，特别是在峰值和鞍点上）。
是否有人知道我如何通过机器学习方法进一步提高性能？还是有人可以推荐一些文献或我可以用来建模此类周期性数据的方向？我已经知道时间序列处理中使用的其他其他模型，例如ARIMA及其其他变体，但是它们在在线学习应用程序中没有得到很好的记录。非常感谢。
