Ошибка прогноза для идентифицированной модели
err = pe(sys,data,K)
err = pe(sys,data,K,opt)
[err,x0e,sys_pred]
= pe(___)
pe(sys,data,K,___)
pe(sys,Linespec,data,K,___)
pe(sys1,...,sysN,data,K,___)
pe(sys1,Linespec1,...,sysN,LinespecN,data,K,___)
err = pe(sys,data,K)K - ошибка прогноза шага для вывода идентифицированной модели sys. Ошибка прогноза определяется путем вычитания K - шаг вперед предсказанный ответ от измеренного вывода. Ошибка прогноза вычисляется для отрезка времени, покрытого data. Для получения дополнительной информации о вычислении предсказанного ответа смотрите predict.
err = pe(sys,data,K,opt)opt, чтобы задать ошибочное поведение вычисления прогноза.
[ также возвращает предполагаемое начальное состояние, err,x0e,sys_pred]
= pe(___)x0e, и систему предиктора, sys_pred.
pe( строит ошибку прогноза. Используйте с любой из предыдущих комбинаций входных аргументов. Чтобы изменить параметры экрана в графике, щелкните правой кнопкой по графику получить доступ к контекстному меню. Для получения дополнительной информации о меню, смотрите Советы.sys,data,K,___)
pe( использование sys,Linespec,data,K,___)Linespec, чтобы задать тип строки, символ маркера и цвет.
pe(sys1,...,sysN, строит ошибки прогноза для нескольких идентифицированных моделей. data,K,___)pe автоматически выбирает цвета и стили линии.
pe(sys1,Linespec1,...,sysN,LinespecN, использует тип строки, символ маркера и цвет, заданный для каждой модели.data,K,___)
|
Модель Identified. |
|
Измеренная история ввода - вывода. Если |
|
Горизонт прогноза. Задайте Значение по умолчанию: |
|
Опции прогноза.
|
|
Стиль линии, маркер и цвет Стиль линии, маркер и цвет, заданный как вектор символов. Например, Для получения дополнительной информации о конфигурировании |
|
Ошибка прогноза.
Выходные параметры до времени Когда Для данных мультиэксперимента |
|
Предполагаемые начальные состояния.
|
|
Система предиктора.
Для данных дискретного времени Для данных мультиэксперимента |
Вычислите ошибку прогноза для модели ARIX.
Используйте ошибочные данные, чтобы вычислить отклонение источника шума ().
Получите шумные данные.
noise = [(1:150)';(151:-1:2)']; load iddata1 z1; z1.y = z1.y+noise;
noise является треугольной волной, которая добавляется к выходному сигналу z1, объекта iddata.
Оцените модель ARIX для шумных данных.
sys = arx(z1,[2 2 1],'IntegrateNoise',true);Вычислите ошибку прогноза предполагаемой модели.
K = 1; err = pe(z1,sys,K);
pe вычисляет ошибку прогноза с одним шагом для вывода идентифицированной модели, sys.
Вычислите отклонение источника шума, ().
noise_var = err.y'*err.y/(299-nparams(sys)-order(sys));
Сравните вычисленное значение с шумовым отклонением модели.
sys.NoiseVariance
Вывод sys.NoiseVariance совпадает с вычисленным отклонением.
Загрузите данные об оценке.
load iddata1;
data = z1;Оцените модель ARX порядка [2 2 1].
sys1 = arx(data,[2 2 1]);
Оцените передаточную функцию с 2 полюсами.
sys2 = tfest(data,2);
Постройте ошибку прогноза для предполагаемых моделей. Задайте горизонт прогноза как 10 и задайте стили линии для графического вывода ошибки прогноза каждой системы.
pe(sys1,'r--',sys2,'b',data,10);
Чтобы изменить параметры экрана, щелкните правой кнопкой по графику получить доступ к контекстному меню. Например, чтобы просмотреть данные об оценке, выберите Show Validation Data из контекстного меню. Чтобы просмотреть предсказанные выходные параметры, выберите Predicted Response Plot.
Щелчок правой кнопкой по графику ошибки прогноза открывает контекстное меню, где можно получить доступ к следующим опциям:
Systems — Выберите системы, чтобы просмотреть ошибку прогноза. По умолчанию ошибка прогноза всех систем построена.
Data Experiment — Для данных мультиэксперимента только. Переключитесь между данными из различных экспериментов.
Характеристики Просмотрите следующие характеристики данных:
Peak Value — Просмотрите абсолютное пиковое значение данных. Применимый для данных временного интервала только.
Peak Response — Просмотрите максимальную чувствительность данных. Применимый для данных частотной характеристики только.
Mean Value — Просмотрите среднее значение данных. Применимый для данных временного интервала только.
Show Для частотного диапазона и данных частотной характеристики только.
Magnitude — Просмотрите значение частотной характеристики системы.
Фаза Phase — View частотной характеристики системы.
Show Validation Data — Отобразите на графике данные, используемые, чтобы вычислить ошибку прогноза.
Наборы данных I/O Grouping — For, содержащие больше чем один канал ввода или вывода. Выберите группировку каналов ввода и вывода на графике.
'none' Постройте каналы ввода-вывода в их собственных отдельных осях.
Все Соберите в группу все входные каналы, и весь вывод образовывает канал вместе.
Наборы данных I/O Selector — For, содержащие больше чем один канал ввода или вывода. Выберите подмножество каналов ввода и вывода, чтобы построить. По умолчанию все выходные каналы построены.
Сетка Добавьте сетки в график.
Normalize — Нормируйте y-шкалу всех данных в графике.
Full View — Возвратитесь к полному представлению. По умолчанию график масштабируется к полному представлению.
Prediction Horizon — Установите горизонт прогноза или выберите симуляцию.
Initial Condition — Задайте обработку начальных условий. Не применимый для данных частотной характеристики.
Задайте как одно из следующего:
Estimate — Обработайте начальные условия как параметры оценки.
Zero — Обнулите все начальные условия.
Absorb delays and estimate — Поглотите ненулевые задержки в коэффициенты модели и обработайте начальные условия как параметры оценки. Используйте эту опцию для моделей дискретного времени только.
Predicted Response Plot — Постройте предсказанный образцовый ответ.
Prediction Error Plot — Постройте ошибку между образцовым ответом и данными о прогнозе. По умолчанию диаграмму погрешностей показывают.
Свойства Откройте диалоговое окно Property Editor, чтобы настроить атрибуты графика.