Опция установлена для forecast
создает набор опции с опциями, заданными одним или несколькими opt
= forecastOptions(Name,Value
)Name,Value
парные аргументы.
Создайте набор опции по умолчанию для forecast
.
opt = forecastOptions;
Задайте входное смещение для набора одно входных данных как 5.
opt.InputOffset = 5;
Можно теперь использовать этот набор опции для прогнозирования. Прежде, чем предсказать ответ модели, forecast
команда вычитает это значение смещения из прошлого сигнала входных данных.
Создайте набор опции для forecast
использование нулевых начальных условий.
opt = forecastOptions('InitialCondition','z');
Загрузите прошлые результаты измерений из двух экспериментов.
load iddata1 load iddata2
z1
и z2
iddata
объекты, которые хранят данные ввода - вывода SISO. Создайте набор данных 2D эксперимента из z1
и z2
.
z = merge(z1,z2);
Оцените модель передаточной функции с 2 полюсами с помощью данных мультиэксперимента.
sys = tfest(z,2);
Задайте смещение как-1 и 1 для выходных сигналов двух экспериментов.
opt = forecastOptions('OutputOffset',[-1 1]);
OutputOffset
задан как Ny-by-Ne матрица, где Ny является количеством выходных параметров в каждом эксперименте, и Ne является количеством экспериментов. В этом примере Ny равняется 1, и Ne равняется 2.
Используя опцию устанавливает opt
, предскажите ответ временных шагов модели 10 в будущее. Программное обеспечение вычитает значение смещения OutputOffset(i,j)
от выходного сигнала i из эксперимента j перед использованием данных в алгоритме прогнозирования. Удаленные смещения добавляются назад, чтобы сгенерировать конечный результат.
y = forecast(sys,z,10,opt)
y = Time domain data set containing 2 experiments. Experiment Samples Sample Time Exp1 10 0.1 Exp2 10 0.1 Outputs Unit (if specified) y1 Inputs Unit (if specified) u1
y
iddata
объект, который возвращает предсказанный ответ, соответствующий каждому набору прошлых экспериментальных данных.
Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value
аргументы. Name
имя аргумента и Value
соответствующее значение. Name
должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN
.
forecastOptions('InitialCondition','e')
указывает, что программное обеспечение оценивает начальные условия измеренных данных ввода - вывода, таким образом, что ошибка предсказания с 1 шагом для наблюдаемого выходного сигнала минимизирована.'InitialCondition'
— Обработка начальных условий'e'
(значение по умолчанию) | 'z'
| idpar
объект x0Obj
Обработка начальных условий в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'InitialCondition'
и одно из следующих значений:
'z'
— Нулевые начальные условия.
'e'
— Оцените начальные условия, таким образом, что ошибка предсказания с 1 шагом минимизирована для наблюдаемого выходного сигнала.
Для нелинейных моделей серого ящика, только те начальные состояния i
это определяется как свободное в модели (sys.InitialStates(i).Fixed = false
) оцениваются. Чтобы оценить все состояния модели, сначала задайте весь Nx
состояния idnlgrey
модель sys
как свободный.
for i = 1:Nx sys.InitialStates(i).Fixed = false; end
Точно так же зафиксировать все начальные состояния к значениям, заданным в sys.InitialStates
, сначала задайте все состояния, как зафиксировано в sys.InitialStates
свойство нелинейной модели серого ящика.
x0obj
— Объект Specification создал использование idpar
. Используйте этот объект для моделей в пространстве состояний дискретного времени только (idss
, idgrey
, и idnlgrey
). Используйте x0obj
наложить ограничения на начальные состояния путем фиксации их значения или определения минимальных или максимальных границ.
'InputOffset'
— Входной сигнал возмещен[]
(значение по умолчанию) | вектор-столбец | матрицаСмещение входного сигнала для данных временного интервала в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'InputOffset'
и одно из следующих значений:
[]
— Никакие входные смещения.
Вектор-столбец длины Nu, где Nu является количеством входных параметров. Когда вы используете forecast
команда, программное обеспечение вычитает значение смещения InputOffset(i)
от i th входные сигналы в прошлых и будущих входных значениях. Вы задаете эти значения в PastData
и FutureInputs
аргументы forecast
. Программное обеспечение затем использует вычтенные входные параметры смещения, чтобы предсказать ответ модели.
Nu-by-Ne матрица — Для данных мультиэксперимента, задайте InputOffset
как Nu-by-Ne матрица, где Ne является количеством экспериментов. Программное обеспечение вычитает значение смещения InputOffset(i,j)
от i th входной сигнал j th экспериментируют в PastData
и FutureInputs
аргументы forecast
перед прогнозированием.
'OutputOffset'
— Выходной сигнал возмещен[]
(значение по умолчанию) | вектор-столбец | матрицаСмещение выходного сигнала для данных временного интервала в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'OutputOffset'
и одно из следующих значений:
[]
— Никакие выходные смещения.
Вектор-столбец длины Ny, где Ny является количеством выходных параметров. Когда вы используете forecast
команда, программное обеспечение вычитает значение смещения OutputOffset(i)
от i th прошлый выходной сигнал, который вы задаете в PastData
аргумент forecast
. Программное обеспечение затем использует смещение, вычтенное выход, чтобы вычислить детрендированные прогнозы. Удаленные смещения добавляются назад к детрендированным прогнозам сгенерировать конечный результат.
Ny-by-Ne матрица — Для данных мультиэксперимента, задайте OutputOffset
как Ny-by-Ne матрица, где Ne является количеством экспериментов. Перед прогнозированием программное обеспечение вычитает значение смещения OutputOffset(i,j)
от i th выходной сигнал j th экспериментируют в PastData
аргумент forecast
. Для примера смотрите, Задают Выходное Смещение для Прогнозирования Данных Мультиэксперимента.
opt
— Опция установлена для forecast
forecastOptions
опция установленаОпция установлена для forecast
, повторно настроенный как forecastOptions
опция установлена.
У вас есть модифицированная версия этого примера. Вы хотите открыть этот пример со своими редактированиями?
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.