Печать нелинейности нелинейной модели ARX
plot( строит график нелинейности нелинейной модели ARX на нелинейном графике ARX. График показывает нелинейность для всех выходов модели как функцию её входных регрессоров.model)
plot(model1,...,modelN) создает график для нескольких моделей.
plot(model1,color1...,modelN,colorN) задает цвет для каждой модели. Нет необходимости указывать цвет для всех моделей.
Оцените нелинейную модель ARX и постройте график ее нелинейности.
load iddata1 model1 = nlarx(z1,[4 2 1],'wave','nlr',[1:3]); plot(model1)
В окне печати можно выбрать:
Регрессоры, используемые на осях графика, и укажите центральные точки для других регрессоров на панели конфигурации. Для моделей с несколькими выходами каждый вывод отображается отдельно.
Выходные данные для просмотра из раскрывающегося списка, расположенного в верхней части графика.
load iddata1 model1 = nlarx(z1,[4 2 1],'wave','nlr',[1:3]); model2 = nlarx(z1,[4 2 1],'sigmoidnet','nlr',[1:3]); plot(model1,'b', model2, 'g')
load iddata1 model1 = nlarx(z1,[4 2 1],'wave','nlr',[1:3]); model2 = nlarx(z1,[4 2 1],'sigmoidnet','nlr',[1:3]); plot(model1,'b', model2, 'g','NumberofSamples',50)
Нелинейный график ARX отображает вычисленную нелинейность модели для вывода выбранной модели как функцию одного или двух регрессоров модели. Для модели M, нелинейность модели (M.Nonlinearity) является нелинейной функцией оценки, такой как wavenet, sigmoidnet, или treepartition, который использует регрессоры модели в качестве входных данных.
Чтобы понять, что нарисовано, предположим, что {r1,r2,…,rN} являются N регрессоры, используемые нелинейной моделью ARX M с нелинейностью nl в соответствии с выводом модели. Вы можете использовать getreg(M) для просмотра этих регрессоров. Выражение Nonlin = evaluate(nl,[v1,v2,...,vN]) возвращает выходные данные модели для заданных значений этих регрессоров, то есть r1 = v1, r2 = v2, ..., rN = vN. Для печати нелинейностей следует выбрать один или два из следующих параметров: N регрессоры, например, rsub = {r1,r4}. Программное обеспечение изменяет значения этих регрессоров в заданном диапазоне, одновременно фиксируя значение остальных регрессоров, и генерирует график Nonlin против. rsub. По умолчанию программа устанавливает значения остальных фиксированных регрессоров в их оценочные значения, но эти значения можно изменить. Средство регрессора хранится в Nonlinearity.Parameters.RegressorMean свойство модели.
Изучение нелинейного графика ARX может помочь получить представление о том, какие регрессоры оказывают наиболее сильное влияние на выходные данные модели. Понимание относительной важности регрессоров на выходе может помочь вам решить, какие регрессоры включить в нелинейную функцию для этого вывода. Если форма графика выглядит как плоскость для всех выбранных значений-регрессоров, то модель, вероятно, линейна в тех регрессорах. В этом случае можно удалить соответствующие регрессоры из нелинейного блока и повторить оценку.
Кроме того, можно создать несколько нелинейных моделей для одних и тех же данных, используя различные оценки нелинейности, такие как wavenet сети и treepartition, а затем сравнить нелинейные поверхности этих моделей. Согласование графиков для различных моделей повышает уверенность в том, что эти нелинейные модели улавливают истинную динамику системы.
Дополнительные сведения о настройке графика см. в разделе Настройка нелинейного графика ARX.