Оцените параметры ARMAX, ARIMAX, ARMA или модели ARIMA с помощью данных временного интервала
оценивает параметры ARMAX или ARMA
sys
= armax(data
,[na
nb nc nk]
)idpoly
модели sys
использование метода ошибки предсказания и полиномиальных порядков задано в [na nb nc nk]
. Свойства модели включают ковариации оценки (неопределенность параметра) и качество подгонки между предполагаемым и результатами измерений.
задает дополнительные опции с помощью одного или нескольких аргументов пары "имя-значение". Например, использование аргумента пары "имя-значение" sys
= armax(data
,[na
nb nc nk]
,Name,Value
)'IntegrateNoise',1
оценивает модель ARIMAX или ARIMA, которая полезна для систем с неустановившимися воздействиями.
[
возвращает предполагаемые начальные условия как sys
,ic
] = armax(___)initialCondition
объект. Используйте этот синтаксис, если вы планируете симулировать или предсказать ответ модели с помощью тех же входных данных оценки и затем сравнить ответ с теми же выходными данными оценки. Слияние начальных условий дает к лучшему соответствию во время первой части симуляции.
Итеративный алгоритм поиска минимизирует robustified квадратичный ошибочный критерий предсказания. Итерации отключены, когда любое следующее верно:
Максимальное количество итераций достигнуто.
Ожидаемое улучшение меньше заданного допуска.
Нижнее значение критерия не может быть найдено.
Можно получить информацию о критерии остановки с помощью sys.Report.Termination
.
Используйте armaxOptions
набор опции, чтобы создать и сконфигурировать опции, влияющие на результаты оценки. В частности, установите атрибуты алгоритма поиска, такие как MaxIterations
и Tolerance
, использование 'SearchOptions'
свойство.
Когда вы не задаете начальные значения параметров для итеративного поиска как первоначальная модель, они создаются в специальном четырехэтапном алгоритме LS-IV.
Значение сокращения для robustification основано на Advanced.ErrorThreshold
опция оценки и на предполагаемом стандартном отклонении остаточных значений начальной оценки параметра. Значение сокращения не повторно вычисляется во время минимизации. По умолчанию никакой robustification не выполняется; значение по умолчанию ErrorThreshold
опция 0.
Чтобы гарантировать, что только модели, соответствующие устойчивым предикторам, тестируются, алгоритм выполняет тест устойчивости предиктора. Обычно оба и (если применимо) должен иметь все нули в модульном кругу.
Информация о минимизации отображена на экране когда опция оценки 'Display'
'On'
или 'Full'
. Когда 'Display'
'Full'
, и ток и предыдущие оценки параметра отображены в форме вектор-столбца, и параметры перечислены в алфавитном порядке. Кроме того, значения оценочной функции (стоимость) даны, и вектор Ньютона Гаусса и его норма отображены. Когда 'Display'
'On'
, только значения критерия отображены.
armax
не поддерживает оценку модели непрерывного времени. Использование tfest
оценить модель передаточной функции непрерывного времени, или ssest
оценить модель в пространстве состояний непрерывного времени.
armax
поддержки только данные временного интервала. Для данных частотного диапазона использовать oe
оценить модель Output-Error (OE).
[1] Ljung, L. System Identification: Теория для Пользователя, Второго Выпуска. Верхний Сэддл-Ривер, NJ: PTR Prentice Hall, 1999. См. главу о вычислении оценки.
aic
| armaxOptions
| arx
| bj
| compare
| fpe
| iddata
| idpoly
| oe
| polyest
| ssest
| tfest