Совершенствуйте линейные параметрические модели
Когда совершенствовать модели
Существует две ситуации, где можно совершенствовать оценки линейных параметрических моделей.
В первой ситуации вы уже оценили параметрическую модель и желание обновить значения его свободных параметров, чтобы улучшить подгонку к данным об оценке. Это полезно если ваша предыдущая оценка, отключенная из-за ограничений алгоритма поиска, таких как максимальное количество итераций или функциональных оценок, позволенных достигнутыми. Однако, если ваша модель получает существенную динамику, обычно не необходимо продолжить улучшать подгонку — особенно, когда улучшение является частью процента.
Во второй ситуации вы можете создать модель с помощью одного из образцовых конструкторов, описанных в Командах для Построения Линейных Образцовых Структур. В этом случае вы встроили начальные предположения параметра в образцовую структуру и желание совершенствовать эти значения параметров.
Что вы задаете, чтобы совершенствовать модель
Когда вы совершенствовали модель, необходимо обеспечить два входных параметров:
Параметрическая модель
Данные — можно или использовать тот же набор данных для совершенствования модели как та, которая вы первоначально раньше оценивали модель, или можно использовать различный набор данных.
Совершенствуйте линейные параметрические модели Используя приложение System Identification
Следующая процедура принимает, что модель, которую вы хотите совершенствовать, уже находится в приложении System Identification. Вы можете оценить эту модель на текущем сеансе или импортировать модель из рабочей области MATLAB®. Для получения информации об импорте моделей в приложение см. Модели Импорта в Приложение.
Совершенствовать вашу модель:
В приложении System Identification проверьте, что у вас есть правильный набор данных в области Working Data для совершенствования вашей модели.
Если вы используете различный набор данных, чем тот, вы раньше оценивали модель, перетаскивали правильный набор данных в область Working Data. Для получения дополнительной информации об определении данных об оценке, смотрите, Задают Данные об Оценке и Валидации в Приложении.
Выберите Estimate> Refine Existing Models, чтобы открыть диалоговое окно Linear Model Refinement.
Для получения дополнительной информации об опциях в диалоговом окне нажмите Help.
Выберите модель, вы хотите совершенствовать в
Initial Modelвыпадающий список или ввести имя модели.Имя модели должно быть в Образцовом Совете приложения System Identification или переменной в рабочем пространстве MATLAB. Модель может быть пространством состояний, полиномом, процессом, передаточной функцией или линейной моделью серого поля. Размерности ввода - вывода модели должны совпадать с размерностями рабочих данных.
(Необязательно) измените Estimation Options.
При вводе имя модели, опции оценки в диалоговом окне Linear Model Refinement заменяют начальные образцовые настройки.
Нажмите Regularization, чтобы получить упорядоченные оценки параметров модели. Задайте константы регуляризации в Окне параметров Регуляризации. Чтобы узнать больше, смотрите Упорядоченные Оценки Параметров модели.
Нажмите Estimate, чтобы совершенствовать модель.
Подтвердите новую модель. Смотрите Способы Подтвердить Модели.
Совершенствуйте линейные параметрические модели в командной строке
Если вы работаете в командной строке, можно использовать pem, чтобы совершенствовать параметрические образцовые оценки. Можно также использовать различную образцовую структуру определенные средства оценки — ssest для моделей idss, polyest для моделей idpoly, tfest для моделей idtf и greyest для моделей idgrey.
Общий синтаксис для совершенствования первоначальных моделей следующие:
m = pem(data,init_model)
pem использует свойства первоначальной модели.
Можно также задать опции оценки, конфигурирующие настройки целевой функции и алгоритма поиска. Для получения дополнительной информации смотрите страницу с описанием функции оценки.