ivx

Оценка модели ARX с помощью инструментального переменного метода с произвольными инструментами

Синтаксис

sys = ivx(data,[na nb nk],x) sys = ivx(data,[na nb nk],x,max_size)

Описание

sys = ivx(data,[na nb nk],x) оценивает модель полинома ARX, sys, с помощью инструментального переменного метода с произвольными инструментами. Модель оценивается для данных временных рядов data. [na nb nk] задает порядки структуры ARX A и полиномов B и входа, чтобы вывести задержку, выраженную в количестве выборок.

Модель ARX представлена как:

$A (q) y (t) = B (q) u (t - n k) + v (t)$

sys = ivx(data,[na nb nk],x,max_size) задает максимальный размер матриц, сформированных во время оценки.

Входные параметры

`data`	Данные об оценке. Данные могут быть: Время - или данные ввода - вывода частотного диапазона Данные timeseries Данные частотной характеристики `data` должен быть `iddata`, `idfrd` или объект `frd`. При использовании данных частотного диапазона количество выходных параметров должно быть 1.
`[na nb nk]`	Порядки модели ARX. Для получения дополнительной информации на структуре модели ARX, смотрите `arx`.
`x`	Инструментальная матрица переменной. `x` является матрицей, содержащей произвольные инструменты для использования в инструментальном переменном методе. `x` должен быть одного размера как выходные данные, `data.y`. Для данных мультиэксперимента задайте `x` как массив ячеек с одной записью для каждого эксперимента. Используемые инструменты походят на вектор регрессии с `y`, замененным `x`.
`max_size`	Максимальный матричный размер. `max_size` задает максимальный размер любой матрицы, сформированной алгоритмом для оценки. Задайте `max_size` как довольно большое положительное целое число. Значение по умолчанию: 250000

Выходные аргументы

sys

Модель ARX, которая соответствует данным об оценке, возвратилась как объект idpoly дискретного времени. Эта модель создается с помощью заданных порядков модели, задержек и опций оценки. ivx не возвращает предполагаемой информации о ковариации для sys.

Информация о результатах оценки и используемых опциях хранится в свойстве Report модели. Report имеет следующие поля:

Сообщите о поле Описание

Status

Сводные данные состояния модели, которое указывает, была ли модель создана конструкцией или получена оценкой.

Method

Команда оценки используется.

InitialCondition

Обработка начальных условий во время образцовой оценки, возвращенной как одно из следующих значений:

'zero' — Начальные условия были обнулены.
'estimate' — Начальные условия были обработаны как независимые параметры оценки.
'backcast' — Начальные условия были оценены с помощью лучшего метода наименьших квадратов.

Это поле особенно полезно, чтобы просмотреть, как начальные условия были обработаны, когда опцией InitialCondition в наборе опции оценки является 'auto'.

Fit

Количественная оценка оценки, возвращенной как структура. Смотрите Функцию потерь и Образцовые Метрики качества для получения дополнительной информации об этих метриках качества. Структура имеет следующие поля:

Поле	Описание
`FitPercent`	Мера по нормированной среднеквадратической ошибке (NRMSE) того, как хорошо ответ модели соответствует данным об оценке, выраженным как процент.
`LossFcn`	Значение функции потерь, когда оценка завершается.
`MSE`	Мера по среднеквадратической ошибке (MSE) того, как хорошо ответ модели соответствует данным об оценке.
`FPE`	Итоговая ошибка прогноза для модели.
`AIC`	Необработанная мера по Критериям информации о Akaike (AIC) образцового качества.
`AICc`	Маленький объем выборки исправил AIC.
`nAIC`	Нормированный AIC.
`BIC`	Байесовы информационные критерии (BIC).

Parameters

Ориентировочные стоимости параметров модели.

OptionsUsed

Набор опции используется для оценки. Если никакие пользовательские опции не были сконфигурированы, это - набор опций по умолчанию. Смотрите arxOptions для получения дополнительной информации.

RandState

Состояние потока случайных чисел в начале оценки. Пустой, [], если рандомизация не использовалась во время оценки. Для получения дополнительной информации смотрите rng в документации MATLAB^®.

DataUsed

Атрибуты данных используются для оценки, возвращенной как структура со следующими полями:

Поле	Описание
`Name`	Имя набора данных.
`Type`	Тип данных.
`Length`	Количество выборок данных.
`Ts`	'SampleTime' .
`InterSample`	Введите междемонстрационное поведение, возвращенное как одно из следующих значений: `'zoh'` — Нулевой порядок содержит, поддерживает кусочно-постоянный входной сигнал между выборками. `'foh'` — Хранение первого порядка поддерживает кусочно-линейный входной сигнал между выборками. `'bl'` — Ограниченное полосой поведение указывает, что непрерывно-разовый входной сигнал имеет нулевую силу выше частоты Найквиста.
`InputOffset`	Сместите удаленный из входных данных временного интервала во время оценки. Для нелинейных моделей это - `[]`.
`OutputOffset`	Сместите удаленный из выходных данных временного интервала во время оценки. Для нелинейных моделей это - `[]`.

Для получения дополнительной информации об использовании Report см. Отчет Оценки.

Советы

Используйте iv4 сначала для оценки IV, чтобы идентифицировать модели полинома ARX, где инструменты x выбраны автоматически. Используйте ivx для нестандартных ситуаций. Например, когда существует обратная связь, существующая в данных, или, когда другие инструменты нужно попробовать. Можно также использовать iv, чтобы автоматически сгенерировать инструменты от определенных пользовательских заданных фильтров.

Ссылки

[1] Ljung, L. System Identification: Теория для Пользователя, страницы 222, Верхнего Сэддл-Ривер, NJ, PTR Prentice Hall, 1999.

Документация

ivx

Синтаксис

Описание

Входные параметры

Выходные аргументы

Советы

Ссылки

Смотрите также

Представлено до R2006a

Документация System Identification Toolbox

Поддержка