pe

Ошибка предсказания для идентифицированной модели

Синтаксис

err = pe(sys,data,K)
err = pe(sys,data,K,opt)
[err,ice,sys_pred] = pe(___)
pe(sys,data,K,___)
pe(sys,Linespec,data,K,___)
pe(sys1,...,sysN,data,K,___)
pe(sys1,Linespec1,...,sysN,LinespecN,data,K,___)

Описание

err = pe(sys,data,K) возвращает 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) возвращает ошибку предсказания набор опции, opt, задавать ошибочное поведение вычисления предсказания.

[err,ice,sys_pred] = pe(___) также возвращает предполагаемые начальные условия, ice, и система предиктора, sys_pred.

pe(sys,data,K,___) 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.

pe(sys,Linespec,data,K,___) использование Linespec задавать тип линии, символ маркера и цвет.

pe(sys1,...,sysN,data,K,___) строит ошибки предсказания для нескольких идентифицированных моделей. pe автоматически выбирает цвета и стили линии.

pe(sys1,Linespec1,...,sysN,LinespecN,data,K,___) использует тип линии, символ маркера и цвет, заданный для каждой модели.

Входные параметры

sys

Модель Identified.

data

Измеренная история ввода - вывода.

Если sys модель timeseries, которая не имеет никаких входных сигналов, затем задайте data как iddata объект без входных параметров. В этом случае можно также задать data как матрица прошлых значений timeseries.

K

Горизонт предсказания.

Задайте K как положительное целое число, которое является кратным шагу расчета данных. Используйте K = Inf вычислить чистую ошибку симуляции.

Значение по умолчанию: 1

opt

Опции предсказания.

opt набор опции, созданное использование peOptions, это конфигурирует расчет предсказанного ответа. Опции, которые можно задать, включают:

  • Обработка начальных условий

  • Смещения данных

Linespec

Стиль линии, маркер и цвет

Стиль линии, маркер и цвет в виде вектора символов. Например, 'b' или 'b+:'.

Для получения дополнительной информации о конфигурировании Linespec, смотрите plot.

Выходные аргументы

err

Ошибка предсказания.

err возвращен как iddata объект или матрица, в зависимости от того, как вы задаете data. Например, если data iddata объект, затем так err.

Выходные параметры до времени t-K и входные параметры до момента времени t используются, чтобы вычислить ошибку предсказания в то время мгновенный t.

Когда K = Inf, предсказанный выход является чистой симуляцией системы.

Для данных мультиэксперимента, err содержит ошибочные данные о предсказании для каждого эксперимента. Отрезок времени ошибочных соответствий предсказания те из наблюдаемых данных.

ice

Предполагаемые начальные условия.

ice возвращен как вектор-столбец начальных состояний для систем в пространстве состояний и как initialCondition объект для передаточной функции и полиномиальных систем.

sys_pred

Система предиктора.

sys_pred динамическая система. Когда вы симулируете sys_pred, использование [data.OutputData data.InputData] как вход, выход, yp, таков что err.OutputData = data.OutputData - yp. Для моделей в пространстве состояний программное обеспечение использует x0e как начальное условие при симуляции sys_pred.

Для данных дискретного времени, sys_pred всегда модель дискретного времени.

Для данных мультиэксперимента, sys_pred массив моделей, с одной записью для каждого эксперимента.

Примеры

свернуть все

Вычислите ошибку предсказания для модели ARIX.

Используйте ошибочные данные, чтобы вычислить отклонение источника шума e(t).

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, e(t).

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 выводы, выберите Predicted Response Plot.

Советы

  • 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 для моделей 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.

Смотрите также

| | | | | | | |

Представлено до R2006a
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте