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

Скрипт Open Live Script

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.

Постройте ошибку предсказания для многоуровневых моделей

Скрипт Open Live Script

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.

Представлено до R2006a

Документация

pe