polyreg

Полномочия и продукты стандартных регрессоров

Синтаксис

R = polyreg(model) R = polyreg(model,'MaxPower',n) R = polyreg(model,'MaxPower',n,'CrossTerm',CrossTermVal)

Описание

R = polyreg(model) создает массив R из полиномиальных регрессоров до степени 2. Если порядок модели ввел u и выход yнет данных=nb=2, и задержка nk=1, полиномиальными регрессорами является y (t −1) ², u (t −1) ², y (t −2) ², u (t −2) ². model idnlarx объект. Необходимо добавить эти регрессоры в model путем присвоения CustomRegressors model свойство или при помощи addreg.

R = polyreg(model,'MaxPower',n) создает массив R из полиномиальных регрессоров до степени n. Исключает сроки полномочий 1 и перекрестные условия, такие как y (t −1) *u (t−1).

R = polyreg(model,'MaxPower',n,'CrossTerm',CrossTermVal) создает массив R из полиномиальных регрессоров до степени n и включает перекрестные условия (продукты регрессоров стандартов) когда CrossTermVal 'on'. По умолчанию, CrossTermVal 'off'.

Примеры

свернуть все

Создайте полиномиальные регрессоры до степени 2

Скрипт Open Live Script

Оцените нелинейную модель ARX с $n a = 2$ , $n b = 2$ , и $n k = 1$ , и средство оценки нелинейности wavenet.

load iddata1
m = nlarx(z1,[2 2 1]);

Создайте полиномиальные регрессоры.

R = polyreg(m);

Оцените модель.

m = nlarx(z1,[2 2 1],'wavenet','CustomReg',R);

Просмотрите все регрессоры модели (стандартный и пользовательский).

getreg(m)

Regressors:
    y1(t-1)
    y1(t-2)
    u1(t-1)
    u1(t-2)
    y1(t-1).^2
    y1(t-2).^2
    u1(t-1).^2
    u1(t-2).^2

Создайте полиномиальные регрессоры до степени 3

Скрипт Open Live Script

Оцените нелинейную модель ARX с $n a = 2$ , $n b = 1$ , и $n k = 1$ , и средство оценки нелинейности wavenet.

load iddata1
m = nlarx(z1,[2 1 1]);

Создайте полиномиальные регрессоры.

R = polyreg(m,'MaxPower',3,'CrossTerm','on')

16x1 array of Custom Regressors with fields: Function, Arguments, Delays, Vectorized

Если модель m имеет три стандартных регрессора aB и c, затем R включает условия $a^{2}$ , $b^{2}$ , $c^{2}$ , $a b$ , $a c$ , $b c$ , $a^{2} b$ , $a^{2} c$ , $a b^{2}$ , $a b c$ , $a c^{2}$ , $b^{2} c$ , $b c^{2}$ , $a^{3}$ , $b^{3}$ , и $c^{3}$ .

Оцените модель.

m = nlarx(z1,[2 1 1],'wavenet','CustomReg',R);

Документация

polyreg

Синтаксис

Описание

Примеры

Создайте полиномиальные регрессоры до степени 2

Создайте полиномиальные регрессоры до степени 3

Смотрите также

Темы

Документация System Identification Toolbox

Поддержка