exponenta event banner

sdo.sample

Создание образцов параметров

Описание

пример

x = sdo.sample(ps) создает образцы с использованием указанного определения пространства параметров, ps. Выходная таблица образцов, x, содержит 2Np + 1 строк и столбцов Np. Каждый столбец соответствует параметру, а каждая строка соответствует выборке параметров. Np - количество параметров вps. Образцы формируются в соответствии с ParameterDistributions, RankCorrelation, и Options имущество ps.

пример

x = sdo.sample(ps,N) указывает количество генерируемых выборок. x является таблицей с N строки и столбцы Np.

пример

x = sdo.sample(___,opt) указывает параметры выборки, такие как метод выборки. Этот синтаксис может включать любую комбинацию входных аргументов в предыдущих синтаксисах.

Примеры

свернуть все

Откройте модель.

open_system('sdoHydraulicCylinder');

Получите параметры из модели.

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

Создание sdo.ParameterSpace , чтобы указать распределения образцов.

ps = sdo.ParameterSpace(p);

Создайте образцы для параметров.

x = sdo.sample(ps);

Откройте модель.

open_system('sdoHydraulicCylinder');

Получите параметры из модели.

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

Создание sdo.ParameterSpace , чтобы указать распределения образцов.

ps = sdo.ParameterSpace(p);

Создайте 50 образцов для параметров.

x = sdo.sample(ps,50);

Откройте модель.

open_system('sdoHydraulicCylinder');

Получите параметры из модели.

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

Создание sdo.ParameterSpace , чтобы указать распределения образцов.

ps = sdo.ParameterSpace(p);

Укажите метод выборки как латинский гиперкуб.

opt = sdo.SampleOptions;
opt.Method = 'lhs';

Создайте 50 выборок для параметров, используя латинскую выборку гиперкубов.

x = sdo.sample(ps,50,opt);

Входные аргументы

свернуть все

Определение распределения пространства параметров, указанное как sdo.ParameterSpace объект.

Число выборок, генерируемых для параметров, указанных как положительное целое число.

В идеале требуется использовать наименьшее количество образцов, дающих полезные результаты, поскольку для каждого образца требуется оценка модели.

По мере увеличения числа параметров количество образцов, необходимых для исследования пространства проектирования, как правило, увеличивается. Для корреляционного или регрессионного анализа рассмотрим использование 10Np выборок, где Np - количество параметров.

Пример: 10

Опции выборки, указанные как sdo.SampleOptions объект.

Выходные аргументы

свернуть все

Выборки параметров, возвращаемые как table.

x содержит строки Ns и столбцы Np. Каждый столбец соответствует параметру, а каждая строка соответствует выборке параметров. Np - количество параметров в ps. При указании N, Ns равно N. В противном случае Ns равно 2Np + 1.

Представлен в R2014a