sigmoidnet

Класс, представляющий сигмоидальное сетевое средство оценки нелинейности для нелинейного ARX и моделей Хаммерстайна-Винера

Синтаксис

s=sigmoidnet('NumberOfUnits',N) s=sigmoidnet(Property1,Value1,...PropertyN,ValueN)

Описание

sigmoidnet является объектом, который хранит сигмоидальное сетевое нелинейное средство оценки для оценки нелинейного ARX и моделей Хаммерстайна-Винера.

Можно использовать конструктора, чтобы создать объект нелинейности, можно следующим образом:

s=sigmoidnet('NumberOfUnits',N) создает сигмоидальный объект средства оценки нелинейности с условиями N в сигмоидальном расширении.

s=sigmoidnet(Property1,Value1,...PropertyN,ValueN) создает сигмоидальный объект средства оценки нелинейности, заданный свойствами в sigmoidnet Свойствах.

Используйте evaluate(s,x), чтобы вычислить значение функции, определяемой объектом sigmoidnet s в x.

Свойства sigmoidnet

Можно включать пары значения свойства в конструктора, чтобы задать объект.

После создания объекта можно использовать get или запись через точку, чтобы получить доступ к значениям свойства объекта. Например:

% List all property values
get(s)
% Get value of NumberOfUnits property
s.NumberOfUnits

Можно также использовать функцию set, чтобы установить значение конкретных свойств. Например:

set(s, 'LinearTerm', 'on')

Первый аргумент к set должен быть именем переменной MATLAB^®.

PropertyName Описание

PropertyName	Описание
`NumberOfUnits`	Целое число задает количество модулей нелинейности в расширении. Default=`10`. Например: sigmoidnet(H,'NumberOfUnits',5)
`LinearTerm`	Может иметь следующие значения: `'on'` — Оценивает вектор L в расширении. `'off'` вектор L, чтобы обнулить. Например: sigmoidnet(H,'LinearTerm','on')
`Parameters`	Структура, содержащая параметры в нелинейном расширении, можно следующим образом: `RegressorMean`: 1 `m` вектором, содержащим средние значения `x` в данных об оценке, `r`. `NonLinearSubspace`: `m`-by-`q` матрица, содержащая Q. `LinearSubspace`: `m`-by-`p` матрица, содержащая P. `LinearCoef`: `p`-by-1 вектор L. `Dilation`: `q`-by-`n` матрица, содержащая значения _bn. `Перевод:` 1 `n` вектором, содержащим значения _cn. `OutputCoef`: `n`-by-1 вектор, содержащий значения _an. `OutputOffset`: скалярный `d`. Как правило, значения этой структуры установлены путем оценки модели с нелинейностью `sigmoidnet`.

NumberOfUnits

Целое число задает количество модулей нелинейности в расширении.
Default=10.

Например:

sigmoidnet(H,'NumberOfUnits',5)

LinearTerm

Может иметь следующие значения:

'on' — Оценивает вектор L в расширении.
'off' вектор L, чтобы обнулить.

Например:

sigmoidnet(H,'LinearTerm','on')

Parameters

Структура, содержащая параметры в нелинейном расширении, можно следующим образом:

RegressorMean: 1 m вектором, содержащим средние значения x в данных об оценке, r.
NonLinearSubspace: m-by-q матрица, содержащая Q.
LinearSubspace: m-by-p матрица, содержащая P.
LinearCoef: p-by-1 вектор L.
Dilation: q-by-n матрица, содержащая значения _bn.
Перевод: 1 n вектором, содержащим значения _cn.
OutputCoef: n-by-1 вектор, содержащий значения _an.
OutputOffset: скалярный d.

Как правило, значения этой структуры установлены путем оценки модели с нелинейностью sigmoidnet.

Примеры

Используйте sigmoidnet, чтобы задать нелинейное средство оценки в нелинейном ARX и моделях Хаммерстайна-Винера. Например:

m=nlarx(Data,Orders,sigmoidnet('num',5));

Советы

Используйте sigmoidnet, чтобы задать нелинейную функцию $y = F (x)$ , где y является скаляром, и x является m - размерный вектор - строка. Сигмоидальная сетевая функция основана на следующем расширении:

$\begin{array}{l} F (x) = (x - r) P L + a_{1} f ((x - r) Q b_{1} + c_{1}) + \dots \\ + a_{n} f ((x - r) Q b_{n} + c_{n}) + d \end{array}$

где f является сигмоидальной функцией, данной следующим уравнением:

$f (z) = \frac{1}{e^{- z} + 1} .$

P и Q является m-by-p и m-by-q матрицы проекции. Матрицы проекции P и Q определяются анализом главных компонентов данных об оценке. Обычно, p=m. Если компоненты x в данных об оценке линейно зависят, то p<m. Количество столбцов Q, q, соответствует количеству компонентов x, используемого в сигмоидальной функции.

Когда используется в нелинейной модели ARX, q равен размеру свойства NonlinearRegressors объекта idnlarx. Когда используется в модели Хаммерстайна-Винера, m=q=1 и Q скаляр.

r является 1 m вектором и представляет среднее значение вектора регрессора, вычисленного из данных об оценке.

d, a, и c являются скалярами.

L является p-by-1 вектор.

b является q-by-1 векторы.

Алгоритмы

sigmoidnet использует итеративный поисковый метод для оценки параметров.

Смотрите также

nlarx | nlhw

Документация