Оцените Модели Используя armax

В этом примере показано, как оценить линейную, полиномиальную модель со структурой ARMAX для с тремя входами и одно выхода (MISO) система с помощью итеративного метода оценки armax. Для сводных данных всех доступных команд оценки в тулбоксе смотрите Команды Оценки Модели.

Загрузите набор выборочных данных z8 с тремя входными параметрами и одним выходом, измеренным в 1 - вторые интервалы и содержащий 500 выборок данных.

load iddata8

Используйте armax к оба создают idpoly объект модели и оценка параметры:

A(q)y(t)=i=1nuBi(q)ui(t-nki)+C(q)e(t)

Как правило, вы пробуете различные порядки модели и сравниваете результаты, в конечном счете выбирая самую простую модель, которая лучше всего описывает системную динамику. Следующая команда задает набор данных оценки, z8 , и порядки A, B, и полиномы C как na , nb , и nc, соответственно. nk из [0 0 0] указывает, что нет никакой входной задержки всех трех входных каналов.

opt = armaxOptions;
opt.Focus = 'simulation';
opt.SearchOptions.MaxIterations = 50;
opt.SearchOptions.Tolerance = 1e-5;
na = 4;
nb = [3 2 3];
nc = 4;
nk = [0 0 0];
m_armax = armax(z8, [na nb nc nk], opt);

FocusДопуск, и MaxIter опции оценки, которые конфигурируют целевую функцию оценки и атрибуты алгоритма поиска. Focus опция задает, оптимизирована ли модель для приложений предсказания или симуляции. Tolerance и MaxIter параметры поиска задают, когда остановить оценку. Для получения дополнительной информации об этих свойствах, смотрите armaxOptions страница с описанием.

armax версия polyest с упрощенным синтаксисом для структуры модели ARMAX. armax метод оба построения idpoly объект модели и оценки его параметры.

Просмотрите информацию о получившемся объекте модели.

m_armax
m_armax =
Discrete-time ARMAX model: A(z)y(t) = B(z)u(t) + C(z)e(t)            
  A(z) = 1 - 1.284 z^-1 + 0.3048 z^-2 + 0.2648 z^-3 - 0.05708 z^-4   
                                                                     
  B1(z) = -0.07547 + 1.087 z^-1 + 0.7166 z^-2                        
                                                                     
  B2(z) = 1.019 + 0.1142 z^-1                                        
                                                                     
  B3(z) = -0.06739 + 0.06828 z^-1 + 0.5509 z^-2                      
                                                                     
  C(z) = 1 - 0.06096 z^-1 - 0.1296 z^-2 + 0.02489 z^-3 - 0.04699 z^-4
                                                                     
Sample time: 1 seconds
  
Parameterization:
   Polynomial orders:   na=4   nb=[3 2 3]   nc=4   nk=[0 0 0]
   Number of free coefficients: 16
   Use "polydata", "getpvec", "getcov" for parameters and their uncertainties.

Status:                                          
Estimated using ARMAX on time domain data "z8".  
Fit to estimation data: 80.86% (simulation focus)
FPE: 2.888, MSE: 0.9868                          

m_armax idpoly объект модели. Коэффициенты представляют оцененные параметры этой полиномиальной модели. Можно использовать present(m_armax) показать дополнительную информацию о модели, включая неопределенность параметра.

Просмотрите все значения свойств для этой модели.

get(m_armax)
                 A: [1 -1.2836 0.3048 0.2648 -0.0571]
                 B: {[-0.0755 1.0870 0.7166]  [1.0188 0.1142]  [1x3 double]}
                 C: [1 -0.0610 -0.1296 0.0249 -0.0470]
                 D: 1
                 F: {[1]  [1]  [1]}
    IntegrateNoise: 0
          Variable: 'z^-1'
           IODelay: [0 0 0]
         Structure: [1x1 pmodel.polynomial]
     NoiseVariance: 2.7984
            Report: [1x1 idresults.polyest]
        InputDelay: [3x1 double]
       OutputDelay: 0
                Ts: 1
          TimeUnit: 'seconds'
         InputName: {3x1 cell}
         InputUnit: {3x1 cell}
        InputGroup: [1x1 struct]
        OutputName: {'y1'}
        OutputUnit: {''}
       OutputGroup: [1x1 struct]
             Notes: [0x1 string]
          UserData: []
              Name: ''
      SamplingGrid: [1x1 struct]

Report свойство модели содержит подробную информацию о результатах оценки. Просмотреть свойства и значения в Report, используйте запись через точку. Например:

m_armax.Report
ans = 
              Status: 'Estimated using ARMAX with simulation focus'
              Method: 'ARMAX'
    InitialCondition: 'zero'
                 Fit: [1x1 struct]
          Parameters: [1x1 struct]
         OptionsUsed: [1x1 idoptions.polyest]
           RandState: [1x1 struct]
            DataUsed: [1x1 struct]
         Termination: [1x1 struct]

Это действие отображает содержимое отчета оценки, такое как качественные меры модели (Fit), поисковый критерий завершения (Termination), и запись данных об оценке (DataUsed) и опции (OptionsUsed).

Связанные примеры

Больше о

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте