Модель 2D этапа подбирает модель к данным с иерархической структурой. Если ваши данные имеют локальные и глобальные входные параметры, где некоторые переменные фиксируются, в то время как переменные другие, то выберите модель 2D этапа. Например, данные, собранные в форме разверток искры, подходят для модели 2D этапа. Каждый тест развертывает область значений углов искры, с фиксированной скоростью вращения двигателя, загрузкой и отношением воздуха/топлива в каждом тесте.
Если ваши вводы данных не имеют иерархической структуры, и все образцовые входные параметры являются глобальной переменной, на том же уровне, то соответствуют одноэтапной модели вместо этого. Сочтите целесообразным Одноэтапная Модель
Для моделей 2D этапа только задайте одну локальную переменную. Если вы хотите больше локальных входных параметров, используйте одноэтапную или детальную модель вместо этого. Сочтите целесообразным Одноэтапная Модель или Подгонка Детальная Модель.
Подготовьте свои данные перед образцовым подбором кривой.
В MATLAB®, на вкладке Apps, в группе Automotive, нажимают MBC Model Fitting.
В домашней странице Model Browser нажмите Import Data.
Выберите, импортировать ли из файла или рабочей области.
Используйте файловый браузер, чтобы выбрать файл, чтобы импортировать.
Окно Data Editor открывается.
Используйте Редактор Данных, чтобы осмотреть и подготовить ваши данные.
Необходимо задать тестовые группировки перед моделированием 2D этапа. Смотрите Определение тестовых групп. Если вы не задаете тестовые группировки, вам предлагают после того, как вы пытаетесь соответствовать моделям.
Можно отфильтровать, сгруппировать и отредактировать данные, и можно задать новые переменные. Смотрите Используя Данные.
В домашней странице Model Browser нажмите Fit Models.
В диалоговом окне Fit Models выберите набор данных в проекте из списка Data set.
Если у вас нет загруженных данных, можно нажать Import from file в панели Data. Используйте файловый браузер, чтобы выбрать файл, чтобы импортировать.
Опционально, можно выбрать данные о валидации как выборку подходящих данных или отдельного набора данных.
Кликните по значку плана тестирования Two-Stage в панели Template.
В панели Inputs and Responses выберите каналы данных, чтобы использовать для ответов, которые вы хотите смоделировать, и нажать кнопку, чтобы добавить в ответы.
Если вы моделируете развертки искры с моделью данной величины, не задавайте ответы на этом шаге. Выберите локальные и глобальные входные параметры и затем нажмите OK. Чтобы настроить вашу модель данной величины и типы локальной модели, такие как полиномиальный сплайн, используйте общую задачу Fit Models в узле плана тестирования. См. Модели Данной величины.
Чтобы создать граничную модель, оставьте флажок Fit boundary model выбранным. Граничная модель, описывающая пределы рабочего диапазона, может быть полезной, когда вы создаете и оцениваете глобальные модели и результаты оптимизации.
Выберите каналы данных, чтобы использовать для входных параметров локальной и глобальной модели и нажать кнопку, чтобы добавить к ответам.
Нажмите OK, чтобы соответствовать типам модели по умолчанию к вашим выбранным данным.
Если данные не имеют тестовых группировок, диалоговое окно Test Groupings появляется с тестами по умолчанию, заданными глобальными входными параметрами. Проверьте или измените тестовые группировки и нажмите OK, чтобы продолжить образцовый подбор кривой.
Тулбокс вычисляет подгонку и добавляет новые образцовые узлы в Дерево модели. Глобальная модель по умолчанию является Гибридной радиальной основной функцией (RBF), которая может обычно производить хорошую подгонку в первый раз.
Если вы используете шаблон, который вы создали, чтобы заменить модели по умолчанию, очистить опцию Use default models for large data.
| Типы модели по умолчанию | Большие Настройки Данных для> 2 000 Тестов |
|---|---|
| Локальная модель: Квадратичный Глобальная модель: Гибридная радиальная основная функция (RBF) | Глобальная модель переключается на квадратичный. |
| Граничная модель: подгонка Выпуклой оболочки к глобальным входным параметрам и модель контура 2D этапа для локального входа | Глобальная граничная модель переключается на попарную выпуклую оболочку. Переключитесь когда ≥ 8 входных параметров даже когда <2 000 точек. |
Model Browser отображает представление локальной модели, если вы создали одну модель ответа или узел плана тестирования, если вы создали модели множественного ответа.
Просмотрите припадок локальных моделей к каждому тесту. Затем просмотрите глобальные модели в узлах функции ответа.
Функциональность, доступная для просмотра и совершенствования образцовой подгонки, описана в, Оценивают Локальные модели, Оценивают Одноэтапные Модели и Инструкции для Выбора Best Model Fit.
Когда вы удовлетворены локальными и глобальными моделями, можно создать модель 2D этапа. Нажмите Create Two-Stage в панели Общих задач.
Можно только создать 2D этап, если существует точно достаточно функций ответа модели. Если вы добавляете новые опции ответа, необходимо выбрать функции ответа, чтобы использовать, прежде чем можно будет создать модель 2D этапа.
Вам предлагают вычислить оценку наибольшего правдоподобия (MLE) в этой точке, если ваши типы глобальной модели поддерживают MLE. Можно сделать это теперь, или позже путем выбора Model> Calculate MLE. Смотрите Создают Модели 2D Этапа для подробного объяснения.
На данном этапе модель 2D этапа вычисляется, и изменения значка в локальном узле, чтобы отразить это.
После того, как вы создадите одну модель, необходимо создать больше моделей для сравнения, чтобы искать лучшую подгонку. Следуйте инструкции в Создают Альтернативные Модели, чтобы Выдержать сравнение.
См. Модели 2D Этапа для Механизмов для подробного объяснения моделей 2D этапа.
