Предскажите K-шаг вперед выход модели
Этот predict
команда вычисляет K-шаг вперед выход идентифицированной модели с помощью измеренных данных ввода - вывода. Чтобы идентифицировать модель, вы сначала собираете все данные ввода - вывода и затем оцениваете параметры модели оффлайн. Чтобы выполнить онлайновую оценку состояния нелинейной системы с помощью данных реального времени, используйте predict
команда для расширенного и сигма-точечных фильтров Калмана вместо этого.
предсказывает выход идентифицированной модели yp
= predict(sys
,data
,K
)sys
K
шаги вперед с помощью измеренных данных ввода - вывода.
predict
команда предсказывает выходной ответ по отрезку времени результатов измерений. В отличие от этого forecast
выполняет прогноз в будущее в области значений времени вне прошлого момента результатов измерений. Используйте predict
подтверждать sys
по отрезку времени результатов измерений.
predict(
строит предсказанный выход. Используйте с любой из предыдущих комбинаций входных аргументов. Чтобы изменить параметры отображения в графике, щелкните правой кнопкой по графику получить доступ к контекстному меню. Для получения дополнительной информации о меню, смотрите Советы.sys
,data
,K
,___)
Можно также построить предсказанный ответ модели с помощью compare
команда. compare
команда сравнивает результаты прогноза с наблюдаемыми данными и отображает количественное качество подгонки.
Щелчок правой кнопкой по графику предсказанного выхода открывает контекстное меню, где можно получить доступ к следующим опциям:
Systems — Выберите системы, чтобы просмотреть предсказанный ответ. По умолчанию ответ всех систем построен.
Data Experiment — Для данных мультиэксперимента только. Переключитесь между данными из различных экспериментов.
Характеристики Просмотрите следующие характеристики данных:
Peak Value — Просмотрите абсолютное пиковое значение данных. Применимый для данных временного интервала только.
Peak Response — Просмотрите максимальную чувствительность данных. Применимый для данных частотной характеристики только.
Mean Value — Просмотрите среднее значение данных. Применимый для данных временного интервала только.
Show Для частотного диапазона и данных частотной характеристики только.
Magnitude — Просмотрите величину частотной характеристики системы.
Фаза Phase — View частотной характеристики системы.
Show Validation Data — Отобразите на графике данные, используемые, чтобы предсказать ответ модели.
Наборы данных I/O Grouping — For, содержащие больше чем один канал ввода или вывода. Выберите группировку каналов ввода и вывода на графике.
'none' Постройте каналы ввода-вывода в их собственных отдельных осях.
Все Соберите в группу все входные каналы, и весь выход образовывает канал вместе.
Наборы данных I/O Selector — For, содержащие больше чем один канал ввода или вывода. Выберите подмножество каналов ввода и вывода, чтобы построить. По умолчанию все выходные каналы построены.
Сетка Добавьте сетки в график.
Normalize — Нормируйте y-шкалу всех данных в графике.
Full View — Возвратитесь к полному представлению. По умолчанию график масштабируется к полному представлению.
Prediction Horizon — Установите горизонт прогноза или выберите симуляцию.
Initial Condition — Задайте обработку начальных условий. Не применимый для данных частотной характеристики.
Задайте как одно из следующего:
Estimate — Обработайте начальные условия как параметры оценки.
Zero — Обнулите все начальные условия.
Absorb delays and estimate — Поглотите ненулевые задержки в коэффициенты модели и обработайте начальные условия как параметры оценки. Используйте эту опцию в моделях дискретного времени только.
Predicted Response Plot — Постройте предсказанный ответ модели. По умолчанию график отклика показывают.
Prediction Error Plot — Постройте ошибку между ответом модели и данными о прогнозе.
Свойства Откройте диалоговое окно Property Editor, чтобы настроить атрибуты графика.