Exponenta Banner
exponenta event banner

polyreg

(Не рекомендуется) Полномочия и продукты стандартных регрессоров

свернуть все на странице

polyreg не рекомендуется. Использовать polynomialRegressor вместо этого для создания полиномиальных объектов-регрессоров, и они добавляют их непосредственно к регрессору idnlarx Regressors собственность. Дополнительные сведения см. в разделе 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 полиномиальных регрессоров до степени 2. Если в заказе модели имеются входные данные u и выходные данные y, na=nb= 2 и задержкаnk= 1, полиномиальные регрессоры - y (t − 1) 2, u (t − 1) 2, y (t − 2 ) 2, u (t − 2) 2.model является idnlarx объект. Необходимо добавить эти регрессоры в model путем назначения CustomRegressors model свойство или с помощью addreg.

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

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

Примеры

свернуть все

Открыть сценарий в реальном времени

Оцените нелинейную модель ARX с помощью na = 2, nb = 2 и nk = 1 и устройства оценки нелинейностиwavenet.

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);

Просмотр всех регрессоров модели (стандартных и пользовательских).

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'}
Открыть сценарий в реальном времени

Оцените нелинейную модель ARX с na = 2, nb = 1 и nk = 1 и нелинейной оценкойwavenet.

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 a, b и c, то R включает в себя термины a2, b2, c2, ab, ac, bc, a2b, a2c, ab2, abc, ac2, b2c, bc2, a3, b3 и c3.

Оцените модель.

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

Вопросы совместимости

развернуть все

Не рекомендуется начинать с R2021a

См. также

| | |

Темы

Представлен в R2007a

Документация по инструментам идентификации системы

Поддержка