polyreg

(Не рекомендуемый) Степени и продукты стандартных регрессоров

polyreg не рекомендуется. Использование polynomialRegressor вместо этого, чтобы создать полиномиальные объекты регрессора, и они добавляют их прямоугольным к регрессору idnlarx Regressors свойство. Для получения дополнительной информации см. раздел Вопросов совместимости.

Синтаксис

R = polyreg(model) R = polyreg(model,'MaxPower',n) R = polyreg(model,'MaxPower',n,'CrossTerm',CrossTermVal)

Описание

R = polyreg(model) создает массив R полиномиальных регрессоров до степени 2. Если порядок модели имеет вход u и выход y, na= nb= 2 и задержка nk= 1, полиномиальные регрессоры y (t − 1)², u (t −1)², y (t −2)², u (t −2)². model является idnlarx объект. Вы должны добавить эти регрессоры к model путем назначения CustomRegressors model свойство или при помощи addreg.

R = polyreg(model,'MaxPower',n) создает массив R полиномиальных регрессоров до степени n. Исключает условия степени 1 и перекрестные условия, такие как y (t − 1) * u (t−1).

R = polyreg(model,'MaxPower',n,'CrossTerm',CrossTermVal) создает массив R полиномиальных регрессоров до степени n и включает перекрестные термины (продукты регрессоров стандартов) при CrossTermVal является 'on'. По умолчанию CrossTermVal является 'off'.

Примеры

свернуть все

Создайте полиномиальные регрессоры до мощности 2

Открыть Live Script

Оцените нелинейную модель ARX с $n a = 2$ , $n b = 2$ , и $n k = 1$ , и устройство оценки нелинейности wavenet.

load iddata1
m = nlarx(z1,[2 2 1]);

Создайте полиномиальные регрессоры.

R = polyreg(m);

Оцените модель.

m = nlarx(z1,[2 2 1],'wavenet','CustomReg',R);

Просмотрите все регрессоры модели (стандартные и пользовательские).

getreg(m)

ans = 8x1 cell
    {'y1(t-1)'   }
    {'y1(t-2)'   }
    {'u1(t-1)'   }
    {'u1(t-2)'   }
    {'y1(t-1).^2'}
    {'y1(t-2).^2'}
    {'u1(t-1).^2'}
    {'u1(t-2).^2'}

Создайте полиномиальные регрессоры до мощности 3

Открыть Live Script

Оцените нелинейную модель ARX с $n a = 2$ , $n b = 1$ , и $n k = 1$ , и устройство оценки нелинейности wavenet.

load iddata1
m = nlarx(z1,[2 1 1]);

Создайте полиномиальные регрессоры.

R = polyreg(m,'MaxPower',3,'CrossTerm','on')

16x1 array of Custom Regressors with fields: Function, Arguments, Delays, Vectorized

Если модель m имеет три стандартных регрессора a, b и c, затем R включает условия $a^{2}$ , $b^{2}$ , $c^{2}$ , $a b$ , $a c$ , $b c$ , $a^{2} b$ , $a^{2} c$ , $a b^{2}$ , $a b c$ , $a c^{2}$ , $b^{2} c$ , $b c^{2}$ , $a^{3}$ , $b^{3}$ , и $c^{3}$ .

Оцените модель.

m = nlarx(z1,[2 1 1],'wavenet','CustomReg',R);

Вопросы совместимости

расширить все

`polyreg` не рекомендуется

Не рекомендуемый запуск в R2021a

Начиная с R2021a, polyreg команда не рекомендуется. Используйте polynomialRegressor команда для создания полиномиальных регрессоров. Это улучшает скорость расчетов и точность результатов, уменьшает площадь памяти idnlarx объект и улучшает генерацию кода в Simulink^®.

После создания полиномиального регрессора добавьте его непосредственно к idnlarx модели Regressor свойство при помощи синтаксиса model.Regressors(end+1) = new_polymomial_regressor_object.

Нет планов по удалению polyreg в это время.

См. также

getreg | idnlarx | nlarx | polynomialRegressor

Темы

Идентификация нелинейных моделей ARX

Введенный в R2007a

Документация

polyreg

Синтаксис

Описание

Примеры

Создайте полиномиальные регрессоры до мощности 2

Создайте полиномиальные регрессоры до мощности 3

Вопросы совместимости

`polyreg` не рекомендуется

См. также

Темы

Документация по System Identification Toolbox

Поддержка

Документация

polyreg

Синтаксис

Описание

Примеры

Создайте полиномиальные регрессоры до мощности 2

Создайте полиномиальные регрессоры до мощности 3

Вопросы совместимости

polyreg не рекомендуется

См. также

Темы

Документация по System Identification Toolbox

Поддержка

`polyreg` не рекомендуется