Опция установлена для forecast
opt = forecastOptionsopt = forecastOptions(Name,Value)opt = forecastOptions(Name,Value)Name,Value.
Создайте набор опции по умолчанию для forecast.
opt = forecastOptions;
Задайте входное смещение для набора одно входных данных как 5.
opt.InputOffset = 5;
Можно теперь использовать этот набор опции для прогнозирования. Прежде, чем предсказать образцовый ответ, команда forecast вычитает это значение смещения из прошлого сигнала входных данных.
Создайте набор опции для forecast с помощью нулевых начальных условий.
opt = forecastOptions('InitialCondition','z');
Загрузите прошлые результаты измерений из двух экспериментов.
load iddata1 load iddata2
z1 и z2 являются объектами iddata, которые хранят данные ввода - вывода SISO. Создайте набор данных 2D эксперимента из z1 и z2.
z = merge(z1,z2);
Оцените модель передаточной функции с 2 полюсами с помощью данных мультиэксперимента.
sys = tfest(z,2);
Задайте смещение как-1 и 1 для выходных сигналов двух экспериментов.
opt = forecastOptions('OutputOffset',[-1 1]);OutputOffset задан как Ny-by-Ne матрица, где Ny является количеством выходных параметров в каждом эксперименте, и Ne является количеством экспериментов. В этом примере Ny равняется 1, и Ne равняется 2.
Используя набор опции opt, предскажите ответ временных шагов модели 10 в будущее. Программное обеспечение вычитает значение смещения OutputOffset(i,j) из выходного сигнала i из эксперимента j перед использованием данных в алгоритме прогнозирования. Удаленные смещения добавляются назад, чтобы сгенерировать конечный результат.
y = forecast(sys,z,10,opt)
y =
Time domain data set containing 2 experiments.
Experiment Samples Sample Time
Exp1 10 0.1
Exp2 10 0.1
Outputs Unit (if specified)
y1
Inputs Unit (if specified)
u1
y является объектом iddata, который возвращает предсказанный ответ, соответствующий каждому набору прошлых экспериментальных данных.
Укажите необязательные аргументы в виде пар ""имя, значение"", разделенных запятыми. Имя (Name) — это имя аргумента, а значение (Value) — соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.
forecastOptions('InitialCondition','e') указывает, что программное обеспечение оценивает начальные условия измеренных данных ввода - вывода, таким образом, что ошибка прогноза с 1 шагом для наблюдаемого выходного сигнала минимизирована.'InitialCondition' — Обработка начальных условий'e' (значение по умолчанию) | 'z' | объект idpar x0Obj Обработка начальных условий, заданных как пара, разделенная запятой, состоящая из 'InitialCondition' и одно из следующих значений:
Z Нулевые начальные условия.
E Оцените начальные условия, таким образом, что ошибка прогноза с 1 шагом минимизирована для наблюдаемого выходного сигнала.
Для нелинейных моделей серого поля только те начальные состояния оценивается i, которые определяются как свободные в модели (sys.InitialStates(i).Fixed = false). Чтобы оценить все состояния модели, сначала задайте все состояния Nx модели idnlgrey sys как свободные.
for i = 1:Nx sys.InitialStates(i).Fixed = false; end
Точно так же, чтобы зафиксировать все начальные состояния к значениям, заданным в sys.InitialStates, сначала задайте все состояния, как зафиксировано в свойстве sys.InitialStates нелинейной модели серого поля.
Объект x0obj — Specification, созданный с помощью idpar. Используйте этот объект для моделей в пространстве состояний дискретного времени только (idss, idgrey и idnlgrey). Используйте x0obj, чтобы наложить ограничения на начальные состояния путем фиксации их значения или определения минимальных или максимальных границ.
'InputOffset' — Входной сигнал смещается[] (значение по умолчанию) | вектор-столбец | матрицаСмещение входного сигнала для данных временного интервала, заданных как пара, разделенная запятой, состоящая из 'InputOffset' и одно из следующих значений:
Смещения входа [] — No.
Вектор-столбец длины Nu, где Nu является количеством входных параметров. Когда вы используете команду forecast, программное обеспечение вычитает значение смещения InputOffset(i) из i th входные сигналы в прошлых и будущих входных значениях. Вы задаете эти значения в аргументах PastData и FutureInputs forecast. Программное обеспечение затем использует вычтенные входные параметры смещения, чтобы предсказать образцовый ответ.
Nu-by-Ne матрица — Для данных мультиэксперимента, задайте InputOffset как Nu-by-Ne матрица, где Ne является количеством экспериментов. Программное обеспечение вычитает значение смещения InputOffset(i,j) из i th входной сигнал j th эксперимент в аргументах PastData и FutureInputs forecast перед прогнозированием.
'OutputOffset' — Выходной сигнал смещается[] (значение по умолчанию) | вектор-столбец | матрицаСмещение выходного сигнала для данных временного интервала, заданных как пара, разделенная запятой, состоящая из 'OutputOffset' и одно из следующих значений:
[] — No смещения вывода.
Вектор-столбец длины Ny, где Ny является количеством выходных параметров. Когда вы используете команду forecast, программное обеспечение вычитает значение смещения OutputOffset(i) из i th прошлый выходной сигнал, который вы задаете в аргументе PastData forecast. Программное обеспечение затем использует смещение, вычтенное вывод, чтобы вычислить детрендированные прогнозы. Удаленные смещения добавляются назад к детрендированным прогнозам сгенерировать конечный результат.
Ny-by-Ne матрица — Для данных мультиэксперимента, задайте OutputOffset как Ny-by-Ne матрица, где Ne является количеством экспериментов. Перед прогнозированием программное обеспечение вычитает значение смещения OutputOffset(i,j) из i th выходной сигнал j th эксперимент в аргументе PastData forecast. Для примера смотрите, Задают Выходное Смещение для Прогнозирования Данных Мультиэксперимента.
opt — Опция установлена для forecastforecastOptions установленаНабор опции для forecast, повторно настроенного как опция forecastOptions, установлен.
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.