Существует две ситуации, где можно совершенствовать оценки линейных параметрических моделей.
В первой ситуации вы уже оценили параметрическую модель и желание обновить значения его свободных параметров, чтобы улучшить подгонку к данным об оценке. Это полезно если ваша предыдущая оценка, отключенная из-за ограничений алгоритма поиска, таких как максимальное количество итераций или функциональных оценок, позволенных достигнутыми. Однако, если ваша модель получает существенную динамику, обычно не необходимо продолжить улучшать подгонку — особенно, когда улучшение является частью процента.
Во второй ситуации вы можете создать модель с помощью одного из конструкторов модели, описанных в Командах для Построения Линейных Структур модели. В этом случае вы встроили начальные предположения параметра в структуру модели и желание совершенствовать эти значения параметров.
Когда вы совершенствовали модель, необходимо обеспечить два входных параметров:
Параметрическая модель
Данные — можно или использовать тот же набор данных в совершенствовании модели как та, которая вы первоначально раньше оценивали модель, или можно использовать различный набор данных.
Следующая процедура принимает, что модель, которую вы хотите совершенствовать, уже находится в приложении System Identification. Вы можете оценить эту модель на текущем сеансе или импортировать модель из рабочей области MATLAB®. Для получения информации об импорте моделей в приложение см. Модели Импорта в Приложение.
Совершенствовать вашу модель:
В приложении System Identification проверьте, что у вас есть правильный набор данных в области Working Data для совершенствования вашей модели.
Если вы используете различный набор данных, чем тот, вы раньше оценивали модель, перетаскивали правильный набор данных в область Working Data. Для получения дополнительной информации об определении данных об оценке, смотрите, Задают Данные об Оценке и Валидации в Приложении.
Выберите Estimate> Refine Existing Models, чтобы открыть диалоговое окно Linear Model Refinement.
Для получения дополнительной информации об опциях в диалоговом окне нажмите Help.
Выберите модель, которую вы хотите совершенствовать в Initial Model выпадающий список или вводит имя модели.
Имя модели должно быть в Совете Модели приложения System Identification или переменной в рабочем пространстве MATLAB. Модель может быть пространством состояний, полиномом, процессом, передаточной функцией или линейной моделью серого ящика. Размерности ввода - вывода модели должны совпадать с размерностями рабочих данных.
(Необязательно) измените Estimation Options.
При вводе имя модели, опции оценки в диалоговом окне Linear Model Refinement заменяют начальные настройки модели.
Нажмите Regularization, чтобы получить упорядоченные оценки параметров модели. Задайте константы регуляризации в Окне параметров Регуляризации. Чтобы узнать больше, смотрите Упорядоченные Оценки Параметров модели.
Нажмите Estimate, чтобы совершенствовать модель.
Подтвердите новую модель. Смотрите Способы Подтвердить Модели.
Если вы работаете в командной строке, можно использовать pem совершенствовать параметрические оценки модели. Можно также использовать различную структуру модели определенные средства оценки — ssest для idss модели, polyest для idpoly модели, tfest для idtf модели и greyest для idgrey модели.
Общий синтаксис для совершенствования первоначальных моделей следующие:
m = pem(data,init_model)
pem использует свойства первоначальной модели.
Можно также задать опции оценки, конфигурирующие настройки целевой функции и алгоритма поиска. Для получения дополнительной информации смотрите страницу с описанием функции оценки.
