Класс, представляющий сигмоидальное сетевое средство оценки нелинейности для нелинейного ARX и моделей Хаммерстайна-Винера
s=sigmoidnet('NumberOfUnits',N)
s=sigmoidnet(Property1,Value1,...PropertyN,ValueN)
sigmoidnet
объект, который хранит сигмоидальное сетевое нелинейное средство оценки для оценки нелинейного ARX и моделей Хаммерстайна-Винера.
Можно использовать конструктора, чтобы создать объект нелинейности, можно следующим образом:
s=sigmoidnet('NumberOfUnits',N)
создает сигмоидальный объект средства оценки нелинейности с N
условия в сигмоидальном расширении.
s=sigmoidnet(Property1,Value1,...PropertyN,ValueN)
создает сигмоидальный объект средства оценки нелинейности, заданный свойствами в sigmoidnet Свойствах.
Используйте evaluate(s,x)
вычислить значение функции, определяемой sigmoidnet
объекты
в x
.
Можно включать пары значения свойства в конструктора, чтобы задать объект.
После создания объекта можно использовать get
или запись через точку, чтобы получить доступ к значениям свойства объекта. Например:
% List all property values get(s) % Get value of NumberOfUnits property s.NumberOfUnits
Можно также использовать set
функционируйте, чтобы установить значение конкретных свойств. Например:
set(s, 'LinearTerm', 'on')
set
должно быть имя переменной MATLAB®.PropertyName | Описание |
---|---|
NumberOfUnits | Целое число задает количество модулей нелинейности в расширении. Например: sigmoidnet(H,'NumberOfUnits',5) |
LinearTerm | Может иметь следующие значения:
Например: sigmoidnet(H,'LinearTerm','on') |
Parameters |
Структура, содержащая параметры в нелинейном расширении, можно следующим образом:
Как правило, значения этой структуры установлены путем оценки модели с |
Используйте sigmoidnet
задавать нелинейное средство оценки в нелинейном ARX и моделях Хаммерстайна-Винера. Например:
m=nlarx(Data,Orders,sigmoidnet('num',5));
Используйте sigmoidnet
задавать нелинейную функцию , где y является скаляром, и x является m
- размерный вектор-строка. Сигмоидальная сетевая функция основана на следующем расширении:
где f является сигмоидальной функцией, данной следующим уравнением:
P и Q является m
- p
и m
- q
матрицы проекции. Матрицы проекции P и Q определяются анализом главных компонентов данных об оценке. Обычно, p=m
. Если компоненты x в данных об оценке линейно зависимы, то p<m
. Количество столбцов Q, q
, соответствует количеству компонентов x
используемый в сигмоидальной функции.
Когда используется в нелинейной модели ARX, q
равно размеру NonlinearRegressors
свойство idnlarx
объект. Когда используется в модели Хаммерстайна-Винера, m=q=1
и Q является скаляром.
r является 1 m
вектор и представляет среднее значение вектора регрессора, вычисленного из данных об оценке.
d, a, и c являются скалярами.
L является p
- 1 вектор.
b является q
- 1 вектор.
sigmoidnet
использует итеративный поисковый метод в оценке параметров.