класс sdo.ParameterSpace

Пакет: sdo

Определение вероятностных распределений для параметров модели

Описание

Укажите распределения вероятностей для параметров модели, которые определяют пространство параметров. Вы используете sdo.ParameterSpace объект в качестве входных данных для sdo.sample и сформировать образцы параметров модели. Программное обеспечение генерирует эти выборки в соответствии с распределениями, указанными для каждого параметра. Вы оцениваете функцию затрат для каждой из этих проб с помощью sdo.evaluate и проанализировать влияние параметров модели на функцию затрат.

Строительство

ps = sdo.ParameterSpace(p) создает sdo.ParameterSpace для указанных параметров модели. Программа присваивает имена параметров ParameterNames и значения по умолчанию для остальных свойств, включая ParameterDistributions. Программное обеспечение определяет равномерное распределение для каждого параметра в p и устанавливает значения двух параметров равномерного распределения следующим образом:

Lower - Установить на p.Minimum. Если p.Minimum равно -Inf, то программные наборы Lower кому 0.9*p.Value. Если p.Value равно 0, и в этом случае наборы программного обеспечения Lower до -1.
Upper - Установить на p.Maximum. Если p.Maximum равно Inf, затем комплекты программного обеспечения Upper кому 1.1*p.Value. Если p.Value равно 0, и в этом случае наборы программного обеспечения Upper на 1.

ps = sdo.ParameterSpace(p,pdist) определяет распределение каждого параметра.

Входные аргументы

p

Параметры и состояния модели, указанные как вектор param.Continuous объекты.

Например, sdo.getParameterFromModel('sdoHydraulicCylinder',{'Ac','K'}).

pdist

Вероятностное распределение параметров модели, определяемое как вектор одномерных объектов вероятностного распределения.

Если pdist имеет тот же размер, что и p, программное обеспечение определяет каждую запись pdist как распределение вероятности соответствующего параметра в p.
Если pdist содержит только один объект, программное обеспечение определяет этот объект как распределение вероятности для всех параметров в p.

Используйте makedist для создания одномерного объекта распределения вероятностей. Например, makedist('Normal','mu',100,'sigma',10).

Проверить, pdist - одномерный объект распределения, выполнение isa(pdist,'prob.UnivariateDistribution').

Свойства

`ParameterNames`	Имена параметров модели, заданные как массивы ячеек символьных векторов. Например, `{'Kp','Ki'}`. Это свойство готово только. По умолчанию: `''`
`ParameterDistributions`	Распределения параметров модели, указанные как вектор `prob.UnivariateDistribution` объекты. По умолчанию программа задает равномерное распределение для параметров модели, указанных в `p`. Для каждого параметра программа устанавливает значения двух параметров равномерного распределения: `Lower` - Установить на `p.Minimum`. Если `p.Minimum` равно -Inf, то программные наборы `Lower` кому `0.9p.Value`. Если `p.Value` равно 0, и в этом случае наборы программного обеспечения `Lower` до -1. `Upper` - Установить на `p.Maximum`. Если `p.Maximum` равно Inf, затем комплекты программного обеспечения `Upper` кому `1.1p.Value`. Если `p.Value` равно 0, и в этом случае наборы программного обеспечения `Upper` на 1. Используйте `pdist` входной аргумент при построении `ps` для установки значения этого свойства. В качестве альтернативы используйте `setDistribution` метод после создания `ps`. По умолчанию: `[]`
`RankCorrelation`	Корреляция между параметрами, заданными в виде матрицы. При звонке `sdo.sample`, программное обеспечение генерирует выборки, которые коррелируются, как определено этой матрицей (где корреляция относится к ранговой корреляции). Можно указать метод выборки с помощью `Method` свойство `sdo.SampleOptions`. При указании `Method` как `'random'`, `'lhs'`, `'sobol'`, или `'halton'` программное обеспечение использует алгоритм Имана-Коновера для навязывания корреляции, указанной `RankCorrelation`. При указании `Method` как `'copula'`, программное обеспечение использует копулу, чтобы навязать корреляцию, указанную `RankCorrelation`. Используйте `MethodOptions` имущества `sdo.SampleOptions` задание семейства совокупностей и определение степеней свободы при использовании семейства t совокупностей. Определить `[]` когда параметры не коррелируются. По умолчанию: `[]`
`Options`	Параметры метода выборки, указанные как `sdo.SampleOptions` объект. По умолчанию: `sdo.SampleOptions`
`Notes`	Текстовые примечания, связанные с `ps`, заданный как символьный вектор или массив ячеек символьных векторов. Например, `'notes for ps'`. По умолчанию: `''`

Методы

addParameter	Добавить параметр в `sdo.ParameterSpace` объект
removeParameter	Удалить параметр из `sdo.ParameterSpace` объект
setDistribution	Задать распределение параметра в `sdo.ParameterSpace` объект

Копирование семантики

Значение. Сведения о том, как классы значений влияют на операции копирования, см. в разделе Копирование объектов.

Примеры

свернуть все

Определение распределения параметров для выборки

Открыть сценарий в реальном времени

Получение интересующих параметров модели.

load_system('sdoHydraulicCylinder');
p  = sdo.getParameterFromModel('sdoHydraulicCylinder',{'Ac','K'});

Построение sdo.ParameterSpace объект для Ac и K.

ps = sdo.ParameterSpace(p);

Вы можете использовать ps в качестве входных данных для sdo.sample и генерировать образцы. По умолчанию программа задает равномерное распределение для обоих параметров.

Предположим, вы хотите указать нормальное распределение для Ac и равномерное распределение для K, с K в диапазоне [30000 70000].

pdistAc = makedist('Normal','mu',p(1).Value,'sigma',2);
pdistK = makedist('Uniform','lower',30000,'upper',70000);
ps1 = sdo.ParameterSpace(p,[pdistAc;pdistK]);

См. также

addParameter | makedist | sdo.getParameterFromModel | sdo.sample

Документация