peOptions

Набор опций для pe

Синтаксис

opt = peOptions
opt = peOptions(Name,Value)

Описание

opt = peOptions создает набор опций по умолчанию для pe.

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

Входные параметры

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.

'InitialCondition'

Обработка начальных условий.

Задайте InitialCondition как одно из следующего:

  • 'z' — Нулевые начальные условия.

  • 'e' — Оцените начальные условия, таким образом, что ошибка прогноза для наблюдаемого выходного сигнала минимизирована.

    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.

  • 'd' — Подобно 'e', но поглощает ненулевые задержки в коэффициенты модели. Задержки сначала преобразованы в явные состояния модели, и начальные значения тех состояний также оценены и возвращены.

    Используйте эту опцию в линейных моделях только.

  • Вектор или Матрица — Исходное предположение для значений состояния, заданных как вектор числового столбца длины, равняются количеству состояний. Для данных мультиэксперимента задайте матрицу со столбцами Ne, где Ne является количеством экспериментов. В противном случае используйте вектор-столбец, чтобы задать те же начальные условия для всех экспериментов. Используйте эту опцию в пространстве состояний (idss и idgrey) и нелинейные модели (idnlarx, idnlhw, и idnlgrey) только.

  • Структура со следующими полями, которые содержат исторические значения ввода и вывода какое-то время интервал сразу перед временем начала данных, используемых pe:

    Поле Описание
    InputВведите историю, заданную как матрица со столбцами Nu, где Nu является количеством входных каналов. Для моделей временных рядов используйте []. Количество строк должно быть больше или быть равно порядку модели.
    OutputВыведите историю, заданную как матрица со столбцами Ny, где Ny является количеством выходных каналов. Количество строк должно быть больше или быть равно порядку модели.

    Для данных мультиэксперимента сконфигурируйте начальные условия отдельно для каждого эксперимента путем определения InitialCondition как массив структур с элементами Ne. Чтобы задать те же начальные условия для всех экспериментов, используйте одну структуру.

    Программное обеспечение использует data2state сопоставлять исторические данные с состояниями. Если вашей моделью не является idss, idgrey, idnlgrey, или idnlarx, программное обеспечение сначала преобразует модель в свое представление пространства состояний и затем сопоставляет данные с состояниями. Если преобразование вашей модели к idss не возможно, предполагаемые состояния возвращены пустые.

  • x0obj — Объект Specification, созданный с помощью idpar. Используйте этот объект в пространстве состояний дискретного времени (idss и idgrey) и нелинейный серый ящик (idnlgrey) модели только. Используйте x0obj наложить ограничения на начальные состояния путем фиксации их значения или определения минимальных или максимальных границ.

Значение по умолчанию: 'e'

'InputOffset'

Удаляет смещение из входных данных области времени во время вычисления ошибки прогноза.

Задайте как вектор-столбец длины Nu, где Nu является количеством входных параметров.

Для данных мультиэксперимента задайте InputOffset как Nu-by-Ne матрица. Nu является количеством входных параметров, и Ne является количеством экспериментов.

Каждая запись задана InputOffset вычтен из соответствующих входных данных.

Задайте входное смещение только для данных об области времени.

Значение по умолчанию: []

'OutputOffset'

Удаляет смещение из выходных данных области времени во время вычисления ошибки прогноза.

Задайте как вектор-столбец длины Ny, где Ny является количеством выходных параметров.

В случае данных мультиэксперимента задайте OutputOffset как Ny-by-Ne матрица. Ny является количеством выходных параметров, и Ne является количеством экспериментов.

Каждая запись задана OutputOffset вычтен из соответствующих выходных данных.

Задайте выходное смещение только для данных об области времени.

Значение по умолчанию: []

'OutputWeight'

Вес выхода для начальной оценки условия.

OutputWeight берет одно из следующего:

  • [] — Никакое взвешивание не используется. Это значение совпадает с использованием eye(Ny) для выходного веса, где Ny является количеством выходных параметров.

  • 'noise' — Инверсия шумового отклонения сохранена моделью.

  • матрица — положительная, полуопределенная матрица размерности Ny-by-Ny, где Ny является количеством выходных параметров.

Значение по умолчанию: []

Выходные аргументы

opt

Набор опции, содержащий заданные опции для pe.

Примеры

свернуть все

opt = peOptions;

Создайте набор опций для pe использование нулевых начальных условий и набора входное смещение к 5.

opt = peOptions('InitialCondition','z','InputOffset',5);

В качестве альтернативы используйте запись через точку, чтобы установить значения opt.

opt = peOptions;
opt.InitialCondition = 'z';
opt.InputOffset = 5;

Смотрите также

|

Представленный в R2012a