greyest | Линейная серая модель |
nlgreyest | Оценка нелинейных параметров серой модели |
idgrey | Линейная ОДУ (серая модель) с идентифицируемыми параметрами |
idnlgrey | Нелинейная серая модель |
pem | Минимизация ошибок прогнозирования для уточнения линейных и нелинейных моделей |
findstates | Оценка начальных состояний модели |
init | Установка или рандомизация начальных значений параметров |
getinit | Значения idnlgrey исходные состояния модели |
setinit | Установка начальных состояний idnlgrey объект модели |
getpar | Значения параметров и свойства idnlgrey параметры модели |
setpar | Установить начальные значения параметров idnlgrey объект модели |
getpvec | Получение параметров модели и связанных с ними данных неопределенности |
setpvec | Изменение значений параметров модели |
sim | Моделирование ответа идентифицированной модели |
greyestOptions | Набор опций для greyest |
nlgreyestOptions | Набор опций для nlgreyest |
findstatesOptions | Набор опций для findstates |
simOptions | Набор опций для sim |
Оценить линейные модели «серый ящик»
Определение и оценка линейных серых моделей в командной строке.
Оценка модели «серого ящика» с непрерывным временем для диффузии тепла
В этом примере показано, как оценить теплопроводность и коэффициент теплопередачи модели «серого ящика» непрерывного времени для системы с нагретым стержнем.
Оценка модели «серый ящик» дискретного времени с параметризованным возмущением
В этом примере показано, как создать структуру модели «серый ящик» с одним входом и одним выходом, если известна дисперсия шума измерения.
Оценочные коэффициенты ОДУ, соответствующие данному решению
Оцените параметры модели с помощью линейного и нелинейного моделирования в сером ящике.
Оценка модели с использованием параметров нуля/полюса/усиления
В этом примере показано, как оценить модель, параметризованную полюсами, нулями и коэффициентами усиления.
Оценка нелинейных моделей «серый ящик»
Определение и оценка нелинейных серых моделей в командной строке.
Создание файлов модели IDNLGREY
В этом примере показано, как записать файлы ODE для нелинейных серых моделей в виде файлов MATLAB и C MEX.
Оценка моделей состояния-пространства со структурированной параметризацией
Структурированная параметризация позволяет исключить определенные параметры из оценки, установив для них определенные значения.
В этом примере показано, как оценивать параметры в пользовательских структурах модели.
Поддерживаемые модели «серый ящик»
Типы поддерживаемых серых моделей.
Данные, поддерживаемые серыми моделями
Типы поддерживаемых данных для оценки серых моделей.
Выбор объекта idgrey или idnlgrey Model
Разница между idgrey и idnlgrey объекты модели для представления объектов модели «серый ящик».
Идентифицированная линейная модель используется для моделирования и прогнозирования выходов системы для заданных входных и шумовых сигналов.
Функции потерь и показатели качества модели
Сконфигурируйте функцию потерь, минимизированную во время оценки параметров. После оценки используйте метрики качества модели для оценки качества идентифицированных моделей.
Отчет об оценке содержит информацию о результатах и вариантах, используемых для оценки модели.
Регуляризованные оценки параметров модели
Регуляризация - это метод определения ограничений на гибкость модели, тем самым уменьшая неопределенность в оценочных значениях параметров.
