Загрузите обучающие данные, который является профилем функции ухудшения для компонента.
В данном примере примите, что обучающие данные не являются историческими данными. Когда нет никаких исторических данных, можно обновить модель ухудшения в режиме реального времени с помощью наблюдаемых данных.
Создайте экспоненциальную модель ухудшения со следующими настройками:
С тех пор в обучающих данных нет никакой пожизненной переменной, создайте произвольный пожизненный вектор для подбора кривой.
Наблюдайте функцию ухудшения 10 итераций. Обновите модель ухудшения после каждой итерации.
После наблюдения модели в течение некоторого времени, например, в установившейся рабочей точке, можно перезапустить модель и сохранить текущее апостериорное распределение как предшествующее распределение.
Просмотрите обновленные предшествующие параметры распределения.
ans = struct with fields:
Theta: 2.3555
ThetaVariance: 0.0058
Beta: 0.0722
BetaVariance: 3.6362e-05
Rho: -0.8429