Ошибка предсказания для идентифицированной модели
err = pe(sys,data,K)
err = pe(sys,data,K,opt)
[err,x0e,sys_pred]
= pe(___)
pe(sys,data,K,___)
pe(sys,Linespec,data,K,___)
pe(sys1,...,sysN,data,K,___)
pe(sys1,Linespec1,...,sysN,LinespecN,data,K,___)
err = pe(sys,data,K)K- ошибка предсказания шага для выхода идентифицированной модели sys. Ошибка предсказания определяется путем вычитания K- шаг вперед предсказал ответ от измеренного выхода. Ошибка предсказания вычисляется для отрезка времени, покрытого data. Для получения дополнительной информации о расчете предсказанного ответа смотрите predict.
err = pe(sys,data,K,opt)opt, задавать ошибочное поведение вычисления предсказания.
[ также возвращает предполагаемое начальное состояние, err,x0e,sys_pred]
= pe(___)x0e, и система предиктора, sys_pred.
pe( строит ошибку предсказания. 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,___)
pe( использование sys,Linespec,data,K,___)Linespec задавать тип линии, символ маркера и цвет.
pe(sys1,...,sysN, строит ошибки предсказания для нескольких идентифицированных моделей. data,K,___)pe автоматически выбирает цвета и стили линии.
pe(sys1,Linespec1,...,sysN,LinespecN, использует тип линии, символ маркера и цвет, заданный для каждой модели.data,K,___)
|
Модель Identified. |
|
Измеренная история ввода - вывода. Если |
|
Горизонт предсказания. Задайте Значение по умолчанию: |
|
Опции предсказания.
|
|
Стиль линии, маркер и цвет Стиль линии, маркер и цвет в виде вектора символов. Например, Для получения дополнительной информации о конфигурировании |
|
Ошибка предсказания.
Выходные параметры до времени Когда Для данных мультиэксперимента, |
|
Предполагаемые начальные состояния.
|
|
Система предиктора.
Для данных дискретного времени, Для данных мультиэксперимента, |
Вычислите ошибку предсказания для модели ARIX.
Используйте ошибочные данные, чтобы вычислить отклонение источника шума ().
Получите зашумленные данные.
noise = [(1:150)';(151:-1:2)']; load iddata1 z1; z1.y = z1.y+noise;
noise треугольная волна, которая добавляется к выходному сигналу z1, iddata объект.
Оцените модель ARIX для зашумленных данных.
sys = arx(z1,[2 2 1],'IntegrateNoise',true);Вычислите ошибку предсказания предполагаемой модели.
K = 1; err = pe(z1,sys,K);
pe вычисляет ошибку предсказания с одним шагом для выхода идентифицированной модели, sys.
Вычислите отклонение источника шума, ().
noise_var = err.y'*err.y/(299-nparams(sys)-order(sys));
Сравните вычисленное значение с шумовым отклонением модели.
sys.NoiseVariance
Выход sys.NoiseVariance совпадает с вычисленным отклонением.
Загрузите данные об оценке.
load iddata1;
data = z1;Оцените модель ARX порядка [2 2 1].
sys1 = arx(data,[2 2 1]);
Оцените передаточную функцию с 2 полюсами.
sys2 = tfest(data,2);
Постройте ошибку предсказания для предполагаемых моделей. Задайте горизонт предсказания как 10 и задайте стили линии для графического вывода ошибки предсказания каждой системы.
pe(sys1,'r--',sys2,'b',data,10);
Чтобы изменить параметры отображения, щелкните правой кнопкой по графику получить доступ к контекстному меню. Например, чтобы просмотреть данные об оценке, выберите Show Validation Data из контекстного меню. Чтобы просмотреть предсказанные выходные параметры, выберите Predicted Response Plot.
Щелчок правой кнопкой по графику ошибки предсказания открывает контекстное меню, где можно получить доступ к следующим опциям:
Systems — Выберите системы, чтобы просмотреть ошибку предсказания. По умолчанию ошибка предсказания всех систем построена.
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 данные на графике, использовался для расчета ошибки предсказания.
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 предсказания 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.
Prediction Error Plot — Постройте ошибку между ответом модели и данными о предсказании. По умолчанию диаграмму погрешностей показывают.
Свойства Откройте диалоговое окно Property Editor, чтобы настроить атрибуты графика.