'z' - Нулевые начальные условия.

'e' - оценить начальные условия таким образом, чтобы ошибка прогнозирования для наблюдаемого выхода была минимизирована.

Для нелинейных серых моделей только эти начальные состояния i которые обозначены в модели как свободные (sys.InitialStates(i).Fixed = false) оцениваются. Чтобы оценить все состояния модели, сначала укажите все Nx состояния idnlgrey модель sys как свободный.

for i = 1:Nx
sys.InitialStates(i).Fixed = false;
end 

Аналогично, чтобы зафиксировать все начальные состояния в значениях, указанных в sys.InitialStates, сначала укажите все состояния как фиксированные в sys.InitialStates свойства нелинейной модели «серый ящик».

'd' - Аналогично 'e', но поглощает ненулевые задержки в коэффициентах модели. Задержки сначала преобразуются в явные состояния модели, и начальные значения этих состояний также оцениваются и возвращаются.

Эта опция используется только для линейных моделей.

Вектор (Vector) или Матрица (Matrix) - начальное приближение для значений состояния, определяемое как числовой вектор-столбец длиной, равной числу состояний. Для данных нескольких экспериментов укажите матрицу со столбцами Ne, где Ne - количество экспериментов. В противном случае используйте вектор столбца, чтобы задать одинаковые начальные условия для всех экспериментов. Используйте этот параметр для состояния пространства (idss и idgrey) и нелинейные модели (idnlarx, idnlhw, и idnlgrey) только.

initialCondition объект - initialCondition объект, представляющий модель свободной реакции системы на исходные условия. Для данных мультиэксперимента укажите _1-by-Ne массив объектов, где _Ne - количество экспериментов.

Эта опция используется только для линейных моделей.

Структура со следующими полями, которые содержат исторические входные и выходные значения для временного интервала непосредственно перед начальным временем данных, используемых в прогнозе:

Пример см. в разделе Использование исторических данных для определения начальных условий прогнозирования модели.

Для данных нескольких экспериментов настройте исходные условия отдельно для каждого эксперимента, указав InitialCondition как структурный массив с элементами Ne. Чтобы задать одинаковые начальные условия для всех экспериментов, используйте одну структуру.

Программное обеспечение использует data2state для сопоставления исторических данных с состояниями. Если модель отсутствует idss, idgrey, idnlgrey, или idnlarx, программное обеспечение сначала преобразует модель в ее представление состояния-пространства, а затем отображает данные в состояния. При преобразовании модели в idss невозможно, предполагаемые состояния возвращаются пустыми.

x0obj - объект спецификации, созданный с помощью idpar. Используйте этот объект для дискретно-временного состояния-пространства (idss и idgrey) и нелинейная серая коробка (idnlgrey) только модели. Использовать x0obj наложение ограничений на начальные состояния путем фиксации их значения или указания минимальных или максимальных границ.

[] - Нет входных смещений.

Вектор столбца длиной Nu, где Nu - количество входов. Программа вычитает значение смещения InputOffset(i) из i-го входного сигнала перед использованием входного сигнала для прогнозирования отклика модели.

Матрица Nu-by-Ne - для данных нескольких экспериментов укажите InputOffset как матрица Nu-by-Ne, где Ne - количество экспериментов. Программа вычитает значение смещения InputOffset(i,j) от i-го входного сигнала j-го эксперимента перед предсказанием.

Если задан вектор столбца длиной Nu, то значение смещения InputOffset(i) вычитается из i-го входного сигнала всех экспериментов.

[] - Нет выходных смещений.

Вектор столбца длиной Ny, где Ny - количество выходов. Программа вычитает значение смещения OutputOffset(i) из i-го выходного сигнала перед использованием выходного сигнала для прогнозирования отклика модели. После прогнозирования программное обеспечение добавляет смещения к прогнозируемому отклику, чтобы дать окончательный прогнозируемый отклик.

Матрица Ny-by-Ne - для данных нескольких экспериментов укажите OutputOffset как матрица Ny-by-Ne, где Ne - количество экспериментов. Программа вычитает значение смещения OutputOffset(i,j) из i-го выходного сигнала j-го эксперимента перед предсказанием.

Если задан вектор столбца длиной Ny, то значение смещения OutputOffset(i) вычитается из i-го выходного сигнала всех экспериментов.

После прогнозирования программное обеспечение добавляет удаленные смещения к прогнозируемому отклику, чтобы дать окончательный прогнозируемый отклик.

[] - Взвешивание не используется программным обеспечением для оценки исходного состояния. Этот параметр аналогичен использованию eye(Ny) для выходного веса, где Ny - количество выходов.

'noise' - Программное обеспечение использует обратную NoiseVariance свойство модели в качестве веса.

Положительная полуопределённая матрица размерности Ny-by-Ny, где Ny - количество выходов.