polyreg

(Не рекомендуемый) Полномочия и продукты стандартных регрессоров

polyreg не рекомендуется. Используйте polynomialRegressor вместо этого, чтобы создать полиномиальные объекты регрессора и их добавляют их direclty в регрессор idnlarx Regressors свойство. Для получения дополнительной информации см. Вопросы совместимости.

Синтаксис

R = polyreg(model) R = polyreg(model,'MaxPower',n) R = polyreg(model,'MaxPower',n,'CrossTerm',CrossTermVal)

Описание

R = polyreg(model) создает массив R из полиномиальных регрессоров до степени 2. Если порядок модели ввел u и выход yнет данных=nb=2, и задержка nk=1, полиномиальными регрессорами является y (t −1) ², u (t −1) ², y (t −2) ², u (t −2) ². model idnlarx объект. Необходимо добавить эти регрессоры в model путем присвоения CustomRegressors model свойство или при помощи addreg.

R = polyreg(model,'MaxPower',n) создает массив R из полиномиальных регрессоров до степени n. Исключает сроки полномочий 1 и перекрестные условия, такие как y (t −1) *u (t−1).

R = polyreg(model,'MaxPower',n,'CrossTerm',CrossTermVal) создает массив R из полиномиальных регрессоров до степени n и включает перекрестные условия (продукты регрессоров стандартов) когда CrossTermVal 'on'. По умолчанию, CrossTermVal 'off'.

Примеры

свернуть все

Создайте полиномиальные регрессоры до степени 2

Скрипт Open Live Script

Оцените нелинейную модель ARX с $n a = 2$ , $n b = 2$ , и $n k = 1$ , и средство оценки нелинейности wavenet.

load iddata1
m = nlarx(z1,[2 2 1]);

Создайте полиномиальные регрессоры.

R = polyreg(m);

Оцените модель.

m = nlarx(z1,[2 2 1],'wavenet','CustomReg',R);

Просмотрите все регрессоры модели (стандартный и пользовательский).

getreg(m)

ans = 8x1 cell
    {'y1(t-1)'   }
    {'y1(t-2)'   }
    {'u1(t-1)'   }
    {'u1(t-2)'   }
    {'y1(t-1).^2'}
    {'y1(t-2).^2'}
    {'u1(t-1).^2'}
    {'u1(t-2).^2'}

Создайте полиномиальные регрессоры до степени 3

Скрипт Open Live Script

Оцените нелинейную модель ARX с $n a = 2$ , $n b = 1$ , и $n k = 1$ , и средство оценки нелинейности wavenet.

load iddata1
m = nlarx(z1,[2 1 1]);

Создайте полиномиальные регрессоры.

R = polyreg(m,'MaxPower',3,'CrossTerm','on')

16x1 array of Custom Regressors with fields: Function, Arguments, Delays, Vectorized

Если модель m имеет три стандартных регрессора aB и c, затем R включает условия $a^{2}$ , $b^{2}$ , $c^{2}$ , $a b$ , $a c$ , $b c$ , $a^{2} b$ , $a^{2} c$ , $a b^{2}$ , $a b c$ , $a c^{2}$ , $b^{2} c$ , $b c^{2}$ , $a^{3}$ , $b^{3}$ , и $c^{3}$ .

Оцените модель.

m = nlarx(z1,[2 1 1],'wavenet','CustomReg',R);

Вопросы совместимости

развернуть все

`polyreg` не рекомендуется

Не рекомендуемый запуск в R2021a

Начиная в R2021a, polyreg команда не рекомендуется. Используйте polynomialRegressor команда вместо этого, чтобы создать полиномиальные регрессоры. Выполнение так улучшает скорость расчета и точность результатов, уменьшает объем потребляемой памяти idnlarx объект, и улучшает генерацию кода в Simulink^®.

После создания полиномиального регрессора добавьте его непосредственно в idnlarx модель Regressor свойство при помощи синтаксиса model.Regressors(end+1) = new_polymomial_regressor_object.

Нет никаких планов удалить polyreg в это время.

Документация

polyreg

Синтаксис

Описание

Примеры

Создайте полиномиальные регрессоры до степени 2

Создайте полиномиальные регрессоры до степени 3

Вопросы совместимости

`polyreg` не рекомендуется

Смотрите также

Темы

Документация System Identification Toolbox

Поддержка

Документация

polyreg

Синтаксис

Описание

Примеры

Создайте полиномиальные регрессоры до степени 2

Создайте полиномиальные регрессоры до степени 3

Вопросы совместимости

polyreg не рекомендуется

Смотрите также

Темы

Документация System Identification Toolbox

Поддержка

`polyreg` не рекомендуется