findopOptions

Набор опций для findop

Описание

пример

opt = findopOptions(model) создает набор опции по умолчанию для вычисления рабочей точки заданного нелинейного ARX или модели Хаммерстайна-Винера. Используйте запись через точку, чтобы изменить этот набор опции для вашего определенного приложения. Опции, которые вы не изменяете, сохраняют свои значения по умолчанию.

пример

opt = findopOptions(model,Name,Value) создает набор опции с опциями, заданными одним или несколькими Name,Value парные аргументы.

Примеры

свернуть все

Создайте набор опции по умолчанию для findop использование idnlarx модель

opt = findopOptions(idnlarx);

Создайте набор опции по умолчанию для findop использование idnlhw модель.

opt = findopOptions(idnlhw);

Используйте запись через точку, чтобы задать поиск наименьших квадратов Ньютона Гаусса подпространства, имеющий до 25 итераций.

opt.SearchMethod = 'gn';
opt.SearchOptions.MaxIterations = 25;

Создайте набор опции для findop использование idnlarx модель. Задайте поиск наименьших квадратов быстрейшего спуска с параметрами поиска по умолчанию.

opt = findopOptions(idnlarx,'SearchMethod','grad');

Входные параметры

свернуть все

Предполагаемая нелинейная модель, заданная как одно из следующего:

  • idnlarx модель

  • idnlhw модель

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: 'SearchMethod','grad' задает метод поиска наименьших квадратов быстрейшего спуска

Числовой метод поиска используется в итеративной оценке параметра, заданной как разделенная запятой пара, состоящая из 'SearchMethod' и одно из следующего:

  • 'auto' — Комбинация алгоритмов поиска линии, 'gn', 'lm', 'gna', и 'grad' методы пробуют в последовательности в каждой итерации. Первое продвижение направления спуска к сокращению стоимости оценки используется.

  • 'gn' — Поиск наименьших квадратов Ньютона Гаусса подпространства. Сингулярные значения якобиевской матрицы меньше, чем GnPinvConstant*eps*max(size(J))*norm(J) отбрасываются при вычислении поискового направления. J является якобиевской матрицей. Матрица Гессиана аппроксимирована как JTJ. Если нет никакого улучшения этого направления, функция пробует направление градиента.

  • 'gna' — Адаптивный поиск Ньютона Гаусса подпространства. Собственные значения меньше, чем gamma*max(sv) из Гессиана проигнорированы, где sv содержит сингулярные значения Гессиана. Направление Ньютона Гаусса вычисляется в остающемся подпространстве. gamma имеет начальное значение InitialGnaTolerance (см. Advanced в 'SearchOptions' для получения дополнительной информации. Это значение увеличено факторным LMStep каждый раз поиску не удается найти нижнее значение критерия меньше чем в пяти делениях пополам. Это значение уменьшено факторным 2*LMStep каждый раз поиск успешен без любых делений пополам.

  • 'lm' — Поиск наименьших квадратов Levenberg-Marquardt, где следующим значением параметров является -pinv(H+d*I)*grad от предыдущего. H является Гессиан, I является единичной матрицей, и grad является градиентом. d является числом, которое увеличено, пока нижнее значение критерия не найдено.

  • 'grad' — Поиск наименьших квадратов быстрейшего спуска.

  • 'lsqnonlin' — Доверительная область отражающий алгоритм lsqnonlin. Программное обеспечение Requires Optimization Toolbox™.

  • 'fmincon' — Ограниченные нелинейные решатели. Можно использовать последовательное квадратичное программирование (SQP) и доверять области отражающие алгоритмы fmincon решатель. Если у вас есть программное обеспечение Optimization Toolbox, можно также использовать внутреннюю точку и алгоритмы активного набора fmincon решатель. Задайте алгоритм в SearchOptions.Algorithm опция. fmincon алгоритмы могут привести к улучшенным результатам оценки в следующих сценариях:

    • Ограниченные проблемы минимизации, когда существуют границы, наложенные на параметры модели.

    • Структуры модели, где функция потерь является нелинейным или не сглаженной функцией параметров.

    • Мультивыведите оценку модели. Определяющая функция потерь минимизирована по умолчанию для мультивыходной оценки модели. fmincon алгоритмы могут минимизировать такие функции потерь непосредственно. Другие методы поиска, такие как 'lm' и 'gn' минимизируйте определяющую функцию потерь путем альтернативной оценки шумового отклонения и сокращения значения потерь для данного шумового значения отклонения. Следовательно, fmincon алгоритмы могут предложить лучший КПД и точность для мультивыходных оценок модели.

Набор опции для алгоритма поиска, заданного как разделенная запятой пара, состоящая из 'SearchOptions' и набор параметра поиска с полями, которые зависят от значения SearchMethod.

SearchOptions Структура, когда SearchMethod Задан как 'gn', 'gna', 'lm', 'grad', или 'auto'

Имя поляОписаниеЗначение по умолчанию
Tolerance

Минимальная процентная разница между текущим значением функции потерь и ее ожидаемым улучшением после следующей итерации, заданной как положительная скалярная величина. Когда процент ожидаемого улучшения меньше Tolerance, остановка итераций. Оценка ожидаемого улучшения функции потерь в следующей итерации основана на векторе Ньютона Гаусса, вычисленном для текущего значения параметров.

0.01
MaxIterations

Максимальное количество итераций во время минимизации функции потерь, заданной как положительное целое число. Итерации останавливаются когда MaxIterations достигнут или другому критерию остановки удовлетворяют, такие как Tolerance.

Установка MaxIterations = 0 возвращает результат процедуры запуска.

Используйте sys.Report.Termination.Iterations получить фактическое количество итераций во время оценки, где sys является idtf модель.

20
Advanced

Настройки расширенного поиска, заданные как структура со следующими полями:

Имя поляОписаниеЗначение по умолчанию
GnPinvConstant

Якобиевский матричный порог сингулярного значения, заданный как положительная скалярная величина. Сингулярные значения якобиевской матрицы, которые меньше, чем GnPinvConstant*max(size(J)*norm(J)*eps) отбрасываются при вычислении поискового направления. Применимый, когда SearchMethod 'gn'.

10000
InitialGnaTolerance

Начальное значение gamma, заданного как положительная скалярная величина. Применимый, когда SearchMethod 'gna'.

0.0001
LMStartValue

Начальное значение длины поискового направления d в методе Levenberg-Marquardt, заданном как положительная скалярная величина. Применимый, когда SearchMethod 'lm'.

0.001
LMStep

Размер шага Levenberg-Marquardt, заданного как положительное целое число. Следующим значением длины поискового направления d в методе Levenberg-Marquardt является LMStep времена предыдущее. Применимый, когда SearchMethod 'lm'.

2
MaxBisections

Максимальное количество делений пополам, используемых в линии, ищет вдоль поискового направления, заданного как положительное целое число.

25
MaxFunctionEvaluations

Максимальное количество вызовов файла модели, заданного как положительное целое число. Итерации останавливаются, если количество вызовов файла модели превышает это значение.

Inf
MinParameterChange

Самое маленькое обновление параметра позволено на итерацию, заданную как неотрицательный скаляр.

0
RelativeImprovement

Относительный порог улучшения, заданный как неотрицательный скаляр. Итерации останавливаются, если относительное улучшение оценочной функции меньше этого значения.

0
StepReduction

Фактор сокращения шага, заданный как положительная скалярная величина, которая больше 1. Предложенное обновление параметра уменьшается факторным StepReduction после каждой попытки. Это сокращение продолжается до MaxBisections попытки завершаются, или нижнее значение оценочной функции получено.

StepReduction не применимо для SearchMethod 'lm' (Метод Levenberg-Marquardt).

2

SearchOptions Структура, когда SearchMethod Задан как 'lsqnonlin'

Имя поляОписаниеЗначение по умолчанию
FunctionTolerance

Допуск завершения на функции потерь, которую программное обеспечение минимизирует, чтобы определить предполагаемые значения параметров, заданные как положительная скалярная величина.

Значение FunctionTolerance совпадает с тем из opt.SearchOptions.Advanced.TolFun.

1e-5
StepTolerance

Допуск завершения на предполагаемых значениях параметров, заданных как положительная скалярная величина.

Значение StepTolerance совпадает с тем из opt.SearchOptions.Advanced.TolX.

1e-6
MaxIterations

Максимальное количество итераций во время минимизации функции потерь, заданной как положительное целое число. Итерации останавливаются когда MaxIterations достигнут или другому критерию остановки удовлетворяют, такие как FunctionTolerance.

Значение MaxIterations совпадает с тем из opt.SearchOptions.Advanced.MaxIter.

20
Advanced

Настройки расширенного поиска, заданные как опция, установлены для lsqnonlin.

Для получения дополнительной информации см. таблицу Optimization Options в Опциях Оптимизации (Optimization Toolbox).

Используйте optimset('lsqnonlin') создать набор опции по умолчанию.

SearchOptions Структура, когда SearchMethod Задан как 'fmincon'

Имя поляОписаниеЗначение по умолчанию
Algorithm

fmincon алгоритм оптимизации, заданный как одно из следующего:

  • 'sqp' — Последовательный алгоритм квадратичного программирования. Алгоритм удовлетворяет границам во всех итерациях, и он может восстановиться с NaN или Inf результаты. Это не крупномасштабный алгоритм. Для получения дополнительной информации смотрите Крупномасштабный по сравнению с Алгоритмами Средней шкалы (Optimization Toolbox).

  • 'trust-region-reflective' — Метод доверительной области подпространства на основе внутреннего отражающего метода Ньютона. Это - крупномасштабный алгоритм.

  • 'interior-point' — Крупномасштабный алгоритм, который требует программного обеспечения Optimization Toolbox. Алгоритм удовлетворяет границам во всех итерациях, и он может восстановиться с NaN или Inf результаты.

  • 'active-set' — Программное обеспечение Requires Optimization Toolbox. Алгоритм может сделать большие шаги, который добавляет скорость. Это не крупномасштабный алгоритм.

Для получения дополнительной информации об алгоритмах, см. Ограниченные Нелинейные Алгоритмы Оптимизации (Optimization Toolbox) и Выбор Algorithm (Optimization Toolbox).

'sqp'
FunctionTolerance

Допуск завершения на функции потерь, которую программное обеспечение минимизирует, чтобы определить предполагаемые значения параметров, заданные как положительная скалярная величина.

1e-6
StepTolerance

Допуск завершения на предполагаемых значениях параметров, заданных как положительная скалярная величина.

1e-6
MaxIterations

Максимальное количество итераций во время минимизации функции потерь, заданной как положительное целое число. Итерации останавливаются когда MaxIterations достигнут или другому критерию остановки удовлетворяют, такие как FunctionTolerance.

100

Задавать значения полей в SearchOptions, создайте findopOptions по умолчанию установите и измените поля с помощью записи через точку. Любые поля, которые вы не изменяете, сохраняют свои значения по умолчанию.

opt = findopOptions;
opt.SearchOptions.MaxIterations = 15;
opt.SearchOptions.Advanced.RelImprovement = 0.5;

Выходные аргументы

свернуть все

Набор опций для findop команда, возвращенная как findopOptions объект.

Вопросы совместимости

развернуть все

Смотрите также

|

Представленный в R2015a

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте