(Не рекомендуемый) Пользовательский регрессор для нелинейных моделей ARX
customreg
команда не рекомендуется. Для полиномиальных регрессоров используйте polynomialRegressor
вместо этого. Для других пользовательских регрессоров используйте customRegressor
. Для получения дополнительной информации см. Вопросы совместимости.
C
=customreg(Function
,Variables
)
C
=customreg(Function
,Variables
,Delays
,Vectorized
)
customreg
класс представляет произвольные функции прошлых вводов и выводов, такие как продукты, степени и другие выражения MATLAB® переменных ввода и вывода.
Можно задать пользовательские регрессоры в дополнение к или вместо стандартных регрессоров для большей гибкости в моделировании данных с помощью нелинейных моделей ARX. Например, можно задать регрессоры как tan (u (t-1)), u (t-1) 2 и u (t-1) *y (t-3).
Для более простых выражений регрессора задайте пользовательские регрессоры непосредственно в приложении или в nlarx
команда оценки. Для более сложных выражений создайте a customreg
объект для каждого пользовательского регрессора и задает эти объекты как входные параметры к оценке. Независимо от того, как вы задаете пользовательские регрессоры, тулбокс представляет эти регрессоры как customreg
объекты. Использование getreg
перечислять выражения всех стандартных и пользовательских регрессоров в вашей модели.
Особый случай пользовательских регрессоров включает полиномиальные комбинации прошлых вводов и выводов. Например, распространено получить нелинейность в системе с помощью многочленных выражений как y (t −1) 2, u (t −1) 2, y (t −2) 2, y (t −1) *y (t −2), y (t −1) *u (t −1), y (t − 2) *u (t −1). В командной строке используйте polyreg
команда, чтобы сгенерировать регрессоры полиномиального типа автоматически путем вычисления всех комбинаций переменных ввода и вывода до заданной степени. polyreg
производит customreg
объекты, которые вы задаете как входные параметры к оценке.
Нелинейная модель ARX (idnlarx
объект), хранит все пользовательские регрессоры как CustomRegressors
свойство. Можно перечислить все пользовательские регрессоры с помощью m.CustomRegressors
, где m
нелинейная модель ARX. Для моделей MIMO, чтобы получить r
th пользовательский регрессор для выхода ky
, используйте m.CustomRegressors{ky}(r)
.
Используйте Vectorized
свойство задать, вычислить ли пользовательские регрессоры с помощью векторизованной формы во время оценки. Если вы знаете, что ваши формулы регрессора могут быть векторизованы, установите Vectorized
к 1
достигнуть лучшей эффективности. Чтобы лучше изучить векторизацию, считайте пользовательский указатель на функцию регрессора z=@(x,y)x^2*y
X
и y
векторы, и каждая переменная оценена по сетке времени. Поэтому z
должен быть оценен для каждого (xi,yi)
пара и результаты конкатенированы, чтобы произвести z
вектор:
for k = 1:length(x) z(k) = x(k)^2*y(k) end
Вышеупомянутое выражение является невекторизованным расчетом и имеет тенденцию быть медленным. Определение Vectorized
расчет использует правила векторизации MATLAB, чтобы выполнить выражение регрессора с помощью матриц вместо FOR
- цикл и результаты в более быстром расчете:
% ".*" indicates element-wise operation
z=(x.^2).*y
задает пользовательский регрессор для нелинейной модели ARX. C
=customreg(Function
,Variables
)C
isa customreg
возразите, что хранит пользовательский регрессор. Function
функция переменных ввода и вывода. Variables
представляйте имена входов и выходов модели в функциональном Function
. Каждое имя ввода и вывода должно совпасть с InputName
и OutputName
свойства соответствия idnlarx
объект. Размер Variables
должен совпадать с количеством Function
входные параметры. Для нескольких - выходные модели с p
выходные параметры, пользовательским регрессором является p
- 1 массив ячеек или массив customreg
объект, где ky
запись th задает пользовательский регрессор для выхода ky
. Необходимо добавить эти регрессоры в model
путем присвоения CustomRegressors
model
свойство или при помощи addreg
.
создайте пользовательский регрессор, который включает задержки, соответствующие вводам или выводам в C
=customreg(Function
,Variables
,Delays
,Vectorized
)Arguments
. Delays
вектор из положительных целых чисел, которые представляют задержки Variables
переменные (значение по умолчанию 1 для каждого векторного элемента). Размер Delays
должен совпадать с размером Variables
. Vectorized
значение 1
использует правила векторизации MATLAB, чтобы выполнить выражение регрессора Function
. По умолчанию, Vectorized
значением является 0
ложь.
После создания объекта можно использовать get
или запись через точку, чтобы получить доступ к значениям свойства объекта. Например:
% List all property values get(C) % Get value of Arguments property C.Arguments
Можно также использовать set
функционируйте, чтобы установить значение конкретных свойств. Например:
set(C,'Vectorized',1)
PropertyName | Описание |
---|---|
Function | Указатель на функцию или вектор символов, представляющий функцию регрессоров стандартов. Например: cr = @(x,y) x*y |
Variables | Массив ячеек из символьных векторов, которые представляют имена переменных входа и выхода модели в функциональном Например, C = customreg(cr,{'y1','u1'},[2 3]) |
Delays | Вектор из положительных целых чисел, представляющих задержки Значение по умолчанию: Например, C = customreg(cr,{'y1','u1'},[2 3]) |
Vectorized | Присваиваемые значения:
|