做一个发酵物的湿度预测模型，发酵物的湿度随着时间和温度变化，用采集的时间、温度、湿度的数据建立模型。
想建立通过时间和温度预测湿度的模型。
问题1：有哪些方法可以建立数学模型？想知道用哪种方法建立模型最好最好（本来拟采用多元线性回归）？
问题2：用哪种算法优化可以模型？哪种最适合？
1.线性回归，神经网络这些都可以拟合预测，方法的话其实和你数据量有关，如果数据量小的话，可以看看一些增加样本数量的方法。
2.以神经网络为例，梯度下降算法是最流行的优化算法之一并且目前为止是优化最常见的算法。具体你可以都尝试一下，找到模型性能最好的算法。