Опция установлена для forecast
opt = forecastOptions(Name,Value)Name,Value парные аргументы.
Создайте набор опции по умолчанию для forecast.
opt = forecastOptions;
Задайте входное смещение для набора одно входных данных как 5.
opt.InputOffset = 5;
Можно теперь использовать этот набор опции в прогнозировании. Прежде, чем предсказать ответ модели, forecast команда вычитает это значение смещения из прошлого сигнала входных данных.
Создайте набор опции для forecast использование нулевых начальных условий.
opt = forecastOptions('InitialCondition','z');
Загрузите прошлые результаты измерений из двух экспериментов.
load iddata1 load iddata2
z1 и z2 iddata объекты, которые хранят данные ввода - вывода SISO. Создайте набор данных 2D эксперимента из z1 и z2.
z = merge(z1,z2);
Оцените модель передаточной функции с 2 полюсами с помощью данных мультиэксперимента.
sys = tfest(z,2);
Задайте смещение как-1 и 1 для выходных сигналов двух экспериментов.
opt = forecastOptions('OutputOffset',[-1 1]);OutputOffset задан как Ny-by-Ne матрица, где Ny является количеством выходных параметров в каждом эксперименте, и Ne является количеством экспериментов. В этом примере Ny равняется 1, и Ne равняется 2.
Используя опцию устанавливает opt, предскажите ответ временных шагов модели 10 в будущее. Программное обеспечение вычитает значение смещения OutputOffset(i,j) от выходного сигнала i из эксперимента j перед использованием данных в алгоритме прогнозирования. Удаленные смещения добавляются назад, чтобы сгенерировать конечный результат.
y = forecast(sys,z,10,opt)
y =
Time domain data set containing 2 experiments.
Experiment Samples Sample Time
Exp1 10 0.1
Exp2 10 0.1
Outputs Unit (if specified)
y1
Inputs Unit (if specified)
u1
y iddata объект, который возвращает предсказанный ответ, соответствующий каждому набору прошлых экспериментальных данных.
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.
forecastOptions('InitialCondition','e') указывает, что программное обеспечение оценивает начальные условия измеренных данных ввода - вывода, таким образом, что ошибка прогноза с 1 шагом для наблюдаемого выходного сигнала минимизирована.'InitialCondition' — Обработка начальных условий'e' (значение по умолчанию) | 'z' | idpar объект x0Obj Обработка начальных условий, заданных как разделенная запятой пара, состоящая из 'InitialCondition' и одно из следующих значений:
'z' — Нулевые начальные условия.
'e' — Оцените начальные условия, таким образом, что ошибка прогноза с 1 шагом минимизирована для наблюдаемого выходного сигнала.
Для нелинейных моделей серого ящика, только те начальные состояния i это определяется как свободное в модели (sys.InitialStates(i).Fixed = false) оцениваются. Чтобы оценить все состояния модели, сначала задайте весь Nx состояния idnlgrey модель sys как свободный.
for i = 1:Nx sys.InitialStates(i).Fixed = false; end
Точно так же зафиксировать все начальные состояния к значениям, заданным в sys.InitialStates, сначала задайте все состояния, как зафиксировано в sys.InitialStates свойство нелинейной модели серого ящика.
x0obj — Объект Specification, созданный с помощью idpar. Используйте этот объект в моделях в пространстве состояний дискретного времени только (idss, idgrey, и idnlgrey). Используйте x0obj наложить ограничения на начальные состояния путем фиксации их значения или определения минимальных или максимальных границ.
'InputOffset' — Входной сигнал возмещен[] (значение по умолчанию) | вектор-столбец | матрицаСмещение входного сигнала для данных временного интервала, заданных как разделенная запятой пара, состоящая из 'InputOffset' и одно из следующих значений:
[] — Никакие входные смещения.
Вектор-столбец длины Nu, где Nu является количеством входных параметров. Когда вы используете forecast команда, программное обеспечение вычитает значение смещения InputOffset(i) от i th входные сигналы в прошлых и будущих входных значениях. Вы задаете эти значения в PastData и FutureInputs аргументы forecast. Программное обеспечение затем использует вычтенные входные параметры смещения, чтобы предсказать ответ модели.
Nu-by-Ne матрица — Для данных мультиэксперимента, задайте InputOffset как Nu-by-Ne матрица, где Ne является количеством экспериментов. Программное обеспечение вычитает значение смещения InputOffset(i,j) от i th входной сигнал j th экспериментируют в PastData и FutureInputs аргументы forecast перед прогнозированием.
'OutputOffset' — Выходной сигнал возмещен[] (значение по умолчанию) | вектор-столбец | матрицаСмещение выходного сигнала для данных временного интервала, заданных как разделенная запятой пара, состоящая из 'OutputOffset' и одно из следующих значений:
[] — Никакие выходные смещения.
Вектор-столбец длины Ny, где Ny является количеством выходных параметров. Когда вы используете forecast команда, программное обеспечение вычитает значение смещения OutputOffset(i) от i th прошлый выходной сигнал, который вы задаете в PastData аргумент forecast. Программное обеспечение затем использует смещение, вычтенное выход, чтобы вычислить детрендированные прогнозы. Удаленные смещения добавляются назад к детрендированным прогнозам сгенерировать конечный результат.
Ny-by-Ne матрица — Для данных мультиэксперимента, задайте OutputOffset как Ny-by-Ne матрица, где Ne является количеством экспериментов. Перед прогнозированием программное обеспечение вычитает значение смещения OutputOffset(i,j) от i th выходной сигнал j th экспериментируют в PastData аргумент forecast. Для примера смотрите, Задают Выходное Смещение для Прогнозирования Данных Мультиэксперимента.
opt — Опция установлена для forecastforecastOptions опция установленаОпция установлена для forecast, повторно настроенный как forecastOptions опция установлена.
У вас есть модифицированная версия этого примера. Вы хотите открыть этот пример со своими редактированиями?
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.