Отчет об оценке содержит информацию о результатах и вариантах, используемых для оценки модели. Этот отчет хранится в Report свойство расчетной модели. Точное содержание отчета зависит от функции оценки, используемой для получения модели.
В частности, в докладе об оценке содержится следующая информация:
Статус модели - построена ли модель или оценена
Как обрабатываются исходные условия во время оценки
Условия окончания для алгоритмов итеративной оценки
Ошибка окончательного прогнозирования (FPE), процент соответствия данным оценки и среднеквадратическая ошибка (MSE)
Необработанные, нормализованные и небольшие выборки скорректированных информационных критериев Акайке (AIC) и байесовского информационного критерия (BIC)
Тип и свойства оценочных данных
Все расчетные величины - значения параметров, начальные состояния для моделей state-space и grey-box и их ковариации
Набор опций, используемый для конфигурирования алгоритма оценки
Дополнительные сведения о отчете, созданном для конкретного оценщика, см. на соответствующей справочной странице.
Отчет можно использовать для:
Ведите журнал оценки, например, данные, параметры по умолчанию и другие используемые параметры, а также оценочные результаты, такие как значения параметров, начальные условия и аппроксимация. См. раздел Отчет по оценке доступа.
Сравнение вариантов или результатов отдельных оценок. См. раздел Сравнение расчетных моделей с помощью отчета об оценке.
Настройте другую оценку, используя ранее заданные параметры. См. раздел Анализ и уточнение результатов оценки с использованием отчета по оценке.
В этом примере показано, как получить доступ к отчету оценки.
В отчете оценки хранится журнал информации, такой как используемые данные, используемые по умолчанию и другие параметры настройки, а также оцененные результаты, такие как значения параметров, начальные условия и подгонка.
После оценки модели используйте точечную нотацию для доступа к отчету оценки. Например:
load iddata1 z1; np = 2; sys = tfest(z1,np); sys_report = sys.Report
sys_report =
Status: 'Estimated using TFEST'
Method: 'TFEST'
InitializeMethod: 'iv'
N4Weight: 'Not applicable'
N4Horizon: 'Not applicable'
InitialCondition: 'estimate'
Fit: [1x1 struct]
Parameters: [1x1 struct]
OptionsUsed: [1x1 idoptions.tfest]
RandState: []
DataUsed: [1x1 struct]
Termination: [1x1 struct]
Изучите параметры, используемые во время оценки.
sys.Report.OptionsUsed
Option set for the tfest command:
InitializeMethod: 'iv'
InitializeOptions: [1x1 struct]
InitialCondition: 'auto'
Display: 'off'
InputOffset: []
OutputOffset: []
EstimateCovariance: 1
Regularization: [1x1 struct]
SearchMethod: 'auto'
SearchOptions: [1x1 idoptions.search.identsolver]
WeightingFilter: []
EnforceStability: 0
OutputWeight: []
Advanced: [1x1 struct]
Просмотрите соответствие модели передаточной функции с оценочными данными.
sys.Report.Fit
ans = struct with fields:
FitPercent: 70.7720
LossFcn: 1.6575
MSE: 1.6575
FPE: 1.7252
AIC: 1.0150e+03
AICc: 1.0153e+03
nAIC: 0.5453
BIC: 1.0372e+03
В этом примере показано, как сравнивать несколько расчетных моделей с помощью отчета об оценке.
Данные оценки нагрузки.
load iddata1 z1;
Оцените модель передаточной функции.
np = 2; sys_tf = tfest(z1,np);
Оценка модели пространства состояний.
sys_ss = ssest(z1,2);
Оценка модели ARX.
sys_arx = arx(z1, [2 2 1]);
Сравните процентное соответствие расчетных моделей с оценочными данными.
fit_tf = sys_tf.Report.Fit.FitPercent
fit_tf = 70.7720
fit_ss = sys_ss.Report.Fit.FitPercent
fit_ss = 76.3808
fit_arx = sys_arx.Report.Fit.FitPercent
fit_arx = 68.7220
Сравнение показывает, что модель state-space обеспечивает наилучшее процентное соответствие данным.
В этом примере показано, как анализировать оценку и настраивать другую оценку с помощью отчета об оценке.
Оцените модель состояния-пространства, которая минимизирует ошибку прогнозирования на 1 шаг вперед.
load(fullfile(matlabroot,'toolbox','ident','iddemos','data','mrdamper.mat')); z = iddata(F,V,Ts); opt = ssestOptions; opt.Focus = 'prediction'; opt.Display = 'on'; sys1 = ssest(z,2,opt);
sys1 имеет хорошую способность к одношаговому прогнозированию, как указано > 90% соответствия результатов прогнозирования данным .
Использовать compare(z,sys1) для проверки способности модели моделировать измеренные выходные данные F с использованием входных данных V. Смоделированный отклик модели соответствует данным только на 45%.
Выполните другую оценку, в которой сохраняются исходные параметры, используемые для sys1 за исключением того, что фокус изменяется для минимизации ошибки моделирования.
Выберите опции, используемые командой sys1 хранится в его Report собственность. Этот подход полезен при сохранении расчетной модели, но не соответствующего набора опций, используемого для оценки.
opt2 = sys1.Report.OptionsUsed;
Измените фокус на моделирование и повторно оцените модель.
opt2.Focus = 'simulation';
sys2 = ssest(z,sys1,opt2);Сравнение смоделированного ответа с оценочными данными с использованием compare(z,sys1,sys2). Посадка улучшается до 53%.