pe

Ошибка прогноза для идентифицированной модели

Синтаксис

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,___)

Описание

err = pe(sys,data,K) возвращает 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) возвращает ошибку прогноза набор опции, opt, чтобы задать ошибочное поведение вычисления прогноза.

[err,x0e,sys_pred] = pe(___) также возвращает предполагаемое начальное состояние, x0e, и систему предиктора, sys_pred.

pe(sys,data,K,___) 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.

pe(sys,Linespec,data,K,___) использование Linespec, чтобы задать тип строки, символ маркера и цвет.

pe(sys1,...,sysN,data,K,___) строит ошибки прогноза для нескольких идентифицированных моделей. pe автоматически выбирает цвета и стили линии.

pe(sys1,Linespec1,...,sysN,LinespecN,data,K,___) использует тип строки, символ маркера и цвет, заданный для каждой модели.

Входные параметры

sys

Модель Identified.

data

Измеренная история ввода - вывода.

Если sys является моделью timeseries, которая не имеет никаких входных сигналов, то задайте data как объект iddata без входных параметров. В этом случае можно также задать data как матрицу прошлых значений timeseries.

K

Горизонт прогноза.

Задайте K как положительное целое число, которое является кратным шагу расчета данных. Используйте K = Inf, чтобы вычислить чистую ошибку симуляции.

Значение по умолчанию: 1

opt

Опции прогноза.

opt является набором опции, созданное использование peOptions, который конфигурирует вычисление предсказанного ответа. Опции, которые можно задать, включают:

  • Обработка начальных условий

  • Смещения данных

Linespec

Стиль линии, маркер и цвет

Стиль линии, маркер и цвет, заданный как вектор символов. Например, 'b' или 'b+:'.

Для получения дополнительной информации о конфигурировании Linespec, смотрите plot.

Выходные аргументы

err

Ошибка прогноза.

err возвращен как объект iddata или матрица, в зависимости от того, как вы задаете data. Например, если data является объектом iddata, то так err.

Выходные параметры до времени t-K и входные параметры до момента времени t используются, чтобы вычислить ошибку прогноза в то время мгновенный t.

Когда K = Inf, предсказанный вывод является чистой симуляцией системы.

Для данных мультиэксперимента err содержит ошибочные данные о прогнозе для каждого эксперимента. Отрезок времени ошибочных соответствий прогноза те из наблюдаемых данных.

x0e

Предполагаемые начальные состояния.

x0e возвращен только для систем пространства состояний.

sys_pred

Система предиктора.

sys_pred является динамической системой. Когда вы моделируете sys_pred, с помощью [data.OutputData data.InputData] в качестве входа, вывод, yp, таков что err.OutputData = data.OutputData - yp. Для моделей в пространстве состояний программное обеспечение использует x0e в качестве начального условия при симуляции sys_pred.

Для данных дискретного времени sys_pred всегда является моделью дискретного времени.

Для данных мультиэксперимента sys_pred является массивом моделей с одной записью для каждого эксперимента.

Примеры

свернуть все

Вычислите ошибку прогноза для модели ARIX.

Используйте ошибочные данные, чтобы вычислить отклонение источника шума e(t).

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, e(t).

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.

Советы

  • 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.

Смотрите также

| | | | | | | |

Представлено до R2006a

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте