Нелинейные модели серого ящика

Оцените коэффициенты нелинейного дифференциала, различия и уравнений пространства состояний

Функции

nlgreyestОцените нелинейные параметры модели серого ящика
idnlgreyНелинейная модель серого ящика
pemОшибочная минимизация предсказания для совершенствования линейных и нелинейных моделей
findstatesОцените начальные состояния модели
initУстановите или рандомизируйте начальные значения параметров
getinitЗначения idnlgrey начальные состояния модели
setinitУстановите начальные состояния idnlgrey объект модели
getparЗначения параметров и свойства idnlgrey параметры модели
setparУстановите начальные значения параметров idnlgrey объект модели
getpvecПолучите параметры модели и сопоставленные данные о неопределенности
setpvecИзмените значения параметров модели
simСимулируйте ответ идентифицированной модели
nlgreyestOptionsНабор опций для nlgreyest
findstatesOptionsНабор опций для findstates
simOptionsНабор опций для sim

Примеры и руководства

Оцените нелинейные модели серого ящика

Как задать и оценить нелинейные модели серого ящика в командной строке.

Создание файлов модели IDNLGREY

В этом примере показано, как записать файлы ОДУ для нелинейных моделей серого ящика как MATLAB и файлы MEX на C.

Оцените, что коэффициенты ОДУ соответствуют данный решение

Оцените параметры модели с помощью линейного и нелинейного моделирования серого ящика.

Концепции

Поддерживаемые модели серого ящика

Типы поддерживаемых моделей серого ящика.

Данные, поддержанные моделями серого ящика

Типы поддерживаемых данных для оценки моделей серого ящика.

Выбор idgrey или idnlgrey Объект модели

Различие между idgrey и idnlgrey объекты модели для представления объектов модели серого ящика.

Рекомендуемые примеры

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте