В этом примере показано, как совершенствовать модели, для которых у вас есть начальные предположения параметра.
Оцените модель ARMAX для данных путем инициализации A, B, и полиномов C. Необходимо сначала создать объект модели и установить начальные значения параметров в свойствах модели. Затем вы предоставляете эту первоначальную модель, как введено armax , polyest , или pem , которые совершенствовали начальные предположения параметра с помощью данных.
Загрузите данные об оценке.
load iddata8Задайте параметры модели.
Начальные нули в B указывают на входную задержку (nk), который является 1 для каждого входного канала.
A = [1 -1.2 0.7];
B{1} = [0 1 0.5 0.1]; % first input
B{2} = [0 1.5 -0.5]; % second input
B{3} = [0 -0.1 0.5 -0.1]; % third input
C = [1 0 0 0 0];
Ts = 1;Создайте объект модели.
init_model = idpoly(A,B,C,'Ts',1);Используйте полиоценку, чтобы обновить параметры первоначальной модели.
model = polyest(z8,init_model);
Сравните эти две модели.
compare(z8,init_model,model)
