После оценки нелинейной модели ARX для системы можно проверить, воспроизводит ли она поведение системы в допустимых пределах. Модель можно проверить различными способами. Рекомендуется использовать отдельные наборы данных для оценки и проверки модели. Если проверка указывает на низкую достоверность оценки, см. следующие шаги в разделе Устранение неполадок при оценке модели. Общие сведения о проверке моделей см. в разделе Проверка модели.
Постройте график моделируемых или прогнозируемых выходных данных модели и измеряемых выходных данных для сравнения и вычислите значения наилучшего соответствия. В командной строке используйте compare команда. Также можно использовать sim и predict для моделирования и прогнозирования реакции модели. Сведения о печати моделируемых и прогнозируемых выходных данных в приложении см. в разделе Моделирование и прогнозирование в приложении.
Отчет об оценке, который генерируется после оценки модели, перечисляет причину, по которой программное обеспечение завершило оценку. Например, предположим, что отчет указывает, что оценка достигла максимального числа итераций. Можно попытаться повторить оценку, указав большее значение для максимального числа итераций. Сведения о настройке максимального количества итераций и других опций оценки см. в разделе Задание опций оценки для нелинейных моделей ARX.
Чтобы просмотреть отчет об оценке в приложении, после завершения оценки модели просмотрите область Отчет об оценке на вкладке Оценка. В командной строке используйте M.Report.Termination для отображения условий завершения оценки, где M - оценочная модель нелинейного ARX. Например, проверьте M.Report.Termination.WhyStop в поле, описывающем причину остановки оценки.
Дополнительные сведения об отчете об оценке см. в разделе Отчет об оценке.
Можно сравнить производительность нескольких расчетных моделей, сравнив итоговые значения ошибки прогнозирования и функции потерь, которые показаны в отчете оценки.
Просмотр этих значений для расчетной модели M в командной строке используйте M.Report.Fit.FPE (ошибка окончательного предсказания) и M.Report.Fit.LossFcn (значение функции потерь при завершении оценки) свойства. Меньшие значения обычно указывают на лучшую производительность. Однако M.Report.Fit.FPE значения могут быть ненадежными, когда модель содержит множество параметров относительно размера оценочных данных. Используйте эти показатели с другими методами проверки, чтобы сделать надежные выводы.
Остатки - это различия между выходом модели и измеренным выходом. Таким образом, остатки представляют часть выходного сигнала, не объясненную моделью. Можно проанализировать остатки с помощью таких методов, как тест белизны и тест независимости. Дополнительные сведения об этих тестах см. в разделе Что такое остаточный анализ?.
В командной строке используйте resid для вычисления, построения графика и анализа остатков. Чтобы построить график остатков в приложении, см. раздел Как построить график остатков в приложении.
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.
Чтобы создать нелинейный ARX-график в приложении Идентификация системы (System Identification), установите флажок Нелинейный ARX (Nonlinear ARX) в области Виды модели (Model Views). Чтобы включить или исключить модель на графике, щелкните соответствующий значок модели в приложении. Общие сведения о создании и работе с графиками в приложении см. в разделе Работа с графиками.
В командной строке после оценки нелинейной модели ARX M, использовать plot для просмотра формы нелинейности.
plot(M)
Вы можете использовать дополнительные plot аргументы для указания следующей информации:
Включите на график несколько нелинейных моделей ARX.
Настройте значения регрессора для вычисления значений нелинейности.
Конфигурирование нелинейного графика ARX:
Выберите выходной канал в выпадающем списке Выбрать нелинейность на выходе. Отображаются нелинейные значения, соответствующие выбранному выходному каналу.
Выберите Регрессор 1 из списка доступных регрессоров. В поле Диапазон введите диапазон значений для включения в график для этого регрессора. Значения регрессора отображаются на Reg1 оси графика.
Если опции выбора регрессора не видны, щелкните значок,
чтобы развернуть окно Нелинейный график модели ARX (Nonlinear ARX Model Plot).
Укажите «Регрессор 2» в качестве одной из следующих опций.
Для отображения трех осей на графике выберите «Регрессор 2». В поле Диапазон введите диапазон значений для включения в график для этого регрессора. Значения регрессора отображаются на Reg2 оси графика.
Для отображения только двух осей выберите <none> в списке «Регрессор 2».
Исправьте значения регрессоров, которые не отображаются, щелкнув Исправить значения (Fix Values). В диалоговом окне «Фиксация значений регрессора» дважды щелкните ячейку «Значение» для редактирования постоянного значения соответствующего регрессора. Значения по умолчанию определяются при оценке модели. Нажмите кнопку ОК.
При создании нелинейного графика ARX в приложении можно выполнить следующие дополнительные задачи:
| Действие | Процедура |
|---|---|
| Измените шаг сетки регрессоров вдоль каждой оси. | В окне печати выберите «Параметры» > «Задать количество выборок» и введите количество выборок для каждого регрессора. Нажмите кнопку Применить, а затем Закрыть. Например, если число выборок равно 20, каждая переменная-регрессор содержит 20 точек в заданном диапазоне. Для 3-D графиков это приводит к оценке нелинейности в точках 20 x 20 = 400. |
| Изменение пределов оси. | Выберите «Параметры» > «Задать предельные значения осей», чтобы открыть диалоговое окно «Предельные значения осей» и отредактировать предельные значения. Нажмите кнопку «Применить». |
| Скрыть или показать легенду печати. | Выберите «Стиль» > «Легенда». Выберите этот параметр еще раз, чтобы отобразить легенду. |
|
Поворот в трех измерениях. Примечание Доступно только при выборе двух регрессоров в качестве независимых переменных. | Выберите «Стиль» > «Повернуть 3D» и перетащите оси на графике в новую ориентацию. Чтобы отключить трехмерное вращение, снова выберите «Стиль» > «Повернуть 3D». |
compare | predict | resid | sim