Явным образом создайте модель в пространстве состояний, содержащую известные значения параметров

Этот пример показывает, как создать независимое от времени, модель в пространстве состояний, содержащая известные значения параметров с помощью ssm.

Задайте модель в пространстве состояний, содержащую два независимых, AR (1) состояния с Гауссовыми воздействиями, которые имеют стандартные отклонения 0.1 и 0.3, соответственно. Укажите, что наблюдение является детерминированной суммой двух состояний. Символически, уравнение

[xt,1xt,2]=[0.500-0.2][xt-1,1xt-1,2]+[0.1000.3][ut,1ut,2]

yt=[11][xt,1xt,2].

Задайте матрицу коэффициентов изменения состояния.

A = [0.5 0; 0 -0.2];

Задайте матрицу коэффициентов загрузки воздействия состояния.

B = [0.1 0; 0 0.3];

Задайте матрицу коэффициентов чувствительности измерения.

C = [1 1];

Задайте модель в пространстве состояний с помощью ssm.

Mdl = ssm(A,B,C)
Mdl = 
State-space model type: ssm

State vector length: 2
Observation vector length: 1
State disturbance vector length: 2
Observation innovation vector length: 0
Sample size supported by model: Unlimited

State variables: x1, x2,...
State disturbances: u1, u2,...
Observation series: y1, y2,...
Observation innovations: e1, e2,...

State equations:
x1(t) = (0.50)x1(t-1) + (0.10)u1(t)
x2(t) = -(0.20)x2(t-1) + (0.30)u2(t)

Observation equation:
y1(t) = x1(t) + x2(t)

Initial state distribution:

Initial state means
 x1  x2 
  0   0 

Initial state covariance matrix
     x1    x2   
 x1  0.01   0   
 x2   0    0.09 

State types
     x1          x2     
 Stationary  Stationary 

Mdl является моделью ssm, содержащей неизвестные параметры. Подробные сводные данные Mdl распечатывают к Командному окну. По умолчанию программное обеспечение устанавливает средние значения начального состояния и ковариационную матрицу с помощью стационарных дистрибутивов.

Это - хорошая практика, чтобы проверить, что состояние и уравнения наблюдений правильны. Если уравнения не правильны, то это может помочь расширить уравнение пространства состояний вручную.

Моделируйте состояния или наблюдения от Mdl с помощью simulate, или предскажите состояния или наблюдения с помощью forecast.

Смотрите также

| |

Связанные примеры

Больше о

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте