После оценки нелинейной модели ARX для вашей системы можно подтвердить, воспроизводит ли это поведение системы в приемлемых границах. Можно подтвердить модель по-разному. Рекомендуется, чтобы вы использовали отдельные наборы данных для оценки и проверки вашей модели. Если валидация указывает на низкую уверенность в оценке, то смотрите Оценку Модели Поиска и устранения проблем для следующих шагов. Для получения общей информации о проверке моделей, смотрите Проверку допустимости модели.
Постройте моделируемый, или предсказал образцовый вывод и измерил выходные данные для сравнения, и вычислите лучшие подходящие значения. В командной строке используйте команду compare. Можно также использовать sim и predict, чтобы моделировать и предсказать образцовый ответ. Для получения информации о графическом выводе моделируемого и предсказанного вывода в приложении смотрите Симуляцию и Прогноз в Приложении.
Отчет оценки, который сгенерирован после образцовой оценки, перечисляет причину, программное обеспечение отключило оценку. Например, предположите, что отчет указывает, что оценка достигла максимального количества итераций. Можно попытаться повторить оценку путем определения большего значения для максимального количества итераций. Для получения информации о том, как сконфигурировать максимальное количество итераций и других опций оценки, смотрите, Задают Опции Оценки для Нелинейных Моделей ARX.
Чтобы просмотреть отчет оценки в приложении, после, образцовая оценка завершена, просмотрите область Estimation Report вкладки Estimate. В командной строке используйте M.Report.Termination, чтобы отобразить условия завершения оценки, где M является предполагаемой моделью Nonlinear ARX. Например, проверяйте поле M.Report.Termination.WhyStop, которое описывает, почему оценка была остановлена.
Для получения дополнительной информации об отчете оценки, см. Отчет Оценки.
Можно сравнить производительность нескольких предполагаемых моделей путем сравнения итоговой функции ошибок прогноза и значений функции потерь, которые показывают в отчете оценки.
Чтобы просмотреть эти значения для предполагаемой модели M в командной строке, используйте M.Report.Fit.FPE (итоговая ошибка прогноза) и M.Report.Fit.LossFcn (значение функции потерь при завершении оценки) свойства. Меньшие значения обычно указывают на лучшую производительность. Однако значения M.Report.Fit.FPE могут быть ненадежными, когда модель содержит много параметров относительно размера данных оценки. Используйте эти индикаторы с другими методами валидации, чтобы сделать надежные выводы.
Невязки являются различиями между образцовым выводом и измеренным выводом. Таким образом невязки представляют фрагмент вывода, не объясненного моделью. Можно анализировать невязки с помощью методов, таких как тест белизны и тест независимости. Для получения дополнительной информации об этих тестах, смотрите то, Что Остаточный Анализ?.
В командной строке используйте resid, чтобы вычислить, построить, и анализировать невязки. Чтобы построить невязки в приложении, смотрите, Как Построить Невязки в Приложении.
Нелинейный график ARX отображает оцененную нелинейность модели для выбранного образцового вывода как функция одного или двух образцовых регрессоров. Для модели M нелинейность модели (M.Nonlinearity) является функцией средства оценки нелинейности, такой как wavenet, sigmoidnet или treepartition, который использует образцовые регрессоры в качестве его входных параметров.
Чтобы понять, что построено, предположите, что {r1,r2,…,rN} является регрессорами N, используемыми нелинейной моделью ARX M с нелинейностью nl, соответствующий образцовому выводу. Можно использовать getreg(M), чтобы просмотреть эти регрессоры. Выражение Nonlin = evaluate(nl,[v1,v2,...,vN]) возвращает образцовый выходной параметр для данных значений этих регрессоров, то есть, r1 = v1, r2 = v2..., rN = vN. Для графического вывода нелинейности вы выбираете один или два из регрессоров N, например, rsub = {r1,r4}. Программное обеспечение отличается значения этих регрессоров в заданной области значений, при фиксации значения остающихся регрессоров, и генерирует график Nonlin по сравнению с rsub. По умолчанию программное обеспечение устанавливает значения остающихся фиксированных регрессоров к их предполагаемым средним значениям, но можно изменить эти значения. Средние значения регрессора хранятся в свойстве Nonlinearity.Parameters.RegressorMean модели.
Исследование нелинейного графика ARX может помочь вам получить сведения, какие регрессоры имеют самый сильный эффект на образцовый вывод. Понимание относительной важности регрессоров на выводе может помочь вам решить который регрессоры включать в нелинейную функцию для того вывода. Если форма графика похожа на плоскость для всех выбранных значений регрессора, то модель, вероятно, линейна в тех регрессорах. В этом случае можно удалить соответствующие регрессоры из нелинейного блока и повторить оценку.
Кроме того, можно создать несколько нелинейных моделей для тех же данных с помощью различных средств оценки нелинейности, такой сети wavenet и treepartition, и затем сравнить нелинейные поверхности этих моделей. Соглашение между графиками для различных моделей увеличивает уверенность, что эти нелинейные модели получают истинную динамику системы.
Чтобы создать нелинейный график ARX в приложении System Identification, установите флажок Nonlinear ARX в области Model Views. Чтобы включать или исключить модель на графике, кликните по соответствующему образцовому значку в приложении. Для получения общей информации о создании и работе с графиками в приложении, смотрите Работу с Графиками.
В командной строке, после того, как вы оценили, что нелинейная модель ARX M, plot использования просматривает форму нелинейности.
plot(M)
Можно использовать дополнительные аргументы plot, чтобы указать следующую информацию:
Включайте несколько нелинейных моделей ARX на графике.
Сконфигурируйте значения регрессора для вычисления значений нелинейности.
Сконфигурировать нелинейный график ARX:
Выберите выходной канал в Select nonlinearity at output выпадающий список. Значения нелинейности, которые соответствуют выбранному выходному каналу, отображены.
Выберите Regressor 1 из списка доступных регрессоров. В поле Range введите область значений значений, чтобы включать на графике для этого регрессора. Значения регрессора построены на оси Reg1 графика.
Если опции выбора регрессора не видимы, щелкните
, чтобы расширить окно Nonlinear ARX Model Plot.
Задайте Regressor 2 как одну из следующих опций:
Чтобы отобразить три оси на графике, выберите Regressor 2. В поле Range введите область значений значений, чтобы включать на графике для этого регрессора. Значения регрессора построены на оси Reg2 графика.
Чтобы отобразить только две оси, выберите <none> в списке Regressor 2.
Зафиксируйте значения регрессоров, которые не отображены путем нажатия на Fix Values. В диалоговом окне Fix Regressor Values дважды кликните ячейку Value, чтобы отредактировать постоянное значение соответствующего регрессора. Значения по умолчанию определяются во время образцовой оценки. Нажмите OK.
Если вы генерируете нелинейный график ARX в приложении, можно выполнить следующие дополнительные задачи:
| Действие | Процедура |
|---|---|
| Измените интервал сетки регрессоров вдоль каждой оси. | В окне графика выберите Options> Set number of samples и введите номер выборок, чтобы использовать для каждого регрессора. Нажмите Apply и затем Close. Например, если количество выборок равняется 20, каждая переменная регрессора содержит 20 точек в своей заданной области значений. Для 3-D графики, это приводит к оценке нелинейности в 20 x 20 = 400 точек. |
| Изменение пределов по осям. | Выберите Options> Set axis limits, чтобы открыть диалоговое окно Axis Limits и отредактировать пределы. Нажмите Apply. |
| Скройте или покажите легенду графика. | Выберите Style> Legend. Выберите эту опцию снова, чтобы показать легенду. |
|
Вращайтесь в трех измерениях. ПримечаниеДоступный только, когда вы выбрали два регрессора как независимые переменные. | Выберите Style> Rotate 3D и перетащите оси на графике к новой ориентации. Чтобы отключить 3D вращение, выберите Style> Rotate 3D снова. |
compare | predict | resid | sim
