ivx

Оценка модели ARX с использованием метода инструментальных переменных с произвольными инструментами

Синтаксис

sys = ivx(data,[na nb nk],x) sys = ivx(data,[na nb nk],x,max_size)

Описание

sys = ivx(data,[na nb nk],x) оценивает полиномиальную модель ARX, sys, с использованием метода инструментальной переменной с произвольными инструментами. Модель оценивается для данных временных рядов data. [na nb nk] задает порядки структуры ARX A и B полиномов и вход для вывода, выраженные в количестве выборок.

Модель ARX представлена как:

$A (q) y (t) = B (q) u (t - n k) + v (t)$

sys = ivx(data,[na nb nk],x,max_size) задает максимальный размер матриц, формируемых во время оценки.

Входные параметры

`data`	Оценочные данные. Данные могут быть: Входные-выходные данные временной или частотной области Timeseries Данные частотной характеристики `data` должен быть `iddata`, `idfrd`, или `frd` (Control System Toolbox) объект. При использовании данных частотного диапазона количество выходов должно быть 1.
`[na nb nk]`	Модель ARX порядков. Для получения дополнительной информации о структуре модели ARX см. `arx`.
`x`	Матрица переменных инструмента. `x` - матрица, содержащая произвольные инструменты для использования в методе инструментальных переменных. `x` должен быть такого же размера, как выход данные, `data.y`. Для данных нескольких экспериментов задайте `x` как массив ячеек с одной записью для каждого эксперимента. Используемые инструменты аналогичны вектору регрессии с `y` заменено на `x`.
`max_size`	Максимальный размер матрицы. `max_size` задает максимальный размер любой матрицы, сформированной алгоритмом для оценки. Задайте `max_size` как достаточно большое положительное целое число. По умолчанию: 250000

Выходные аргументы

sys

ARX модели который подходит для данных оценки, возвращается в дискретном времени idpoly объект. Эта модель создается с использованием заданных порядков модели, задержек и опций оценки. ivx не возвращает предполагаемую ковариационную информацию для sys.

Информация о результатах оценки и используемых опциях хранится в Report свойство модели. Report имеет следующие поля:

Поле отчета Описание

Status

Сводными данными статуса модели, которое указывает, была ли модель создана конструкцией или получена оценкой.

Method

Используется команда estimation.

InitialCondition

Обработка начальных условий во время оценки модели, возвращенная как одно из следующих значений:

'zero' - Начальные условия были обнулены.
'estimate' - Начальные условия рассматривались как параметры независимой оценки.
'backcast' - Начальные условия оценивались с использованием наилучшей аппроксимации методом наименьших квадратов.

Это поле особенно полезно для просмотра того, как были обработаны начальные условия при InitialCondition опция в наборе опций оценки 'auto'.

Fit

Количественная оценка оценки, возвращенная как структура. Смотрите функции потерь и метрики качества модели для получения дополнительной информации об этих метриках качества. Структура имеет следующие поля:

Область	Описание
`FitPercent`	Нормированная мера средней квадратичной невязки корня (NRMSE) того, насколько хорошо реакция модели соответствует данным оценки, выраженным в процентах `fit` = 100 (1-NRMSE).
`LossFcn`	Значение функции потерь, когда оценка завершается.
`MSE`	Средняя квадратичная невязка (MSE) мера того, насколько хорошо реакция модели соответствует данным оценки.
`FPE`	Окончательная ошибка предсказания для модели.
`AIC`	Необработанная мера качества модели Akaike Information Criteria (AIC).
`AICc`	Скорректированный AIC небольшого размера.
`nAIC`	Нормализованный AIC.
`BIC`	Байесовские информационные критерии (BIC).

Parameters

Оценочные значения параметров модели.

OptionsUsed

Набор опций, используемый для оценки. Если пользовательские опции не были настроены, это набор опций по умолчанию. Посмотрите arxOptions для получения дополнительной информации.

RandState

Состояние потока случайных чисел в начале оценки. Пустой, [], если рандомизация не использовалась во время оценки. Для получения дополнительной информации см. rng.

DataUsed

Атрибуты данных, используемых для оценки, возвращаются как структура со следующими полями:

Область	Описание
`Name`	Имя набора данных.
`Type`	Тип данных.
`Length`	Количество выборок данных.
`Ts`	Шаг расчета.
`InterSample`	Входной межвыборка поведения, возвращенный как одно из следующих значений: `'zoh'` - Удержание нулевого порядка поддерживает кусочно-постоянный входной сигнал между выборками. `'foh'` - Удержание первого порядка поддерживает кусочно-линейный входной сигнал между выборками. `'bl'` - Ограниченное по полосе поведение задает, что входной сигнал в непрерывном времени имеет нулевую степень выше частоты Найквиста.
`InputOffset`	Смещение удалено из входных данных временной области во время оценки. Для нелинейных моделей это `[]`.
`OutputOffset`	Смещение удалено из выходных данных временной области во время оценки. Для нелинейных моделей это `[]`.

Для получения дополнительной информации об использовании Report, см. Отчет по оценке.

Совет

Использовать iv4 сначала для IV оценки, чтобы идентифицировать ARX полиномиальные модели, где инструменты x выбираются автоматически. Использовать ivx для нестандартных ситуаций. Для примера, когда есть обратная связь, присутствующая в данных, или, когда другие инструменты нужно попробовать. Вы также можете использовать iv чтобы автоматически сгенерировать инструменты из определенных пользовательских определенных фильтров.

Ссылки

[1] Ljung, L. System Identification: Theory for the User, page 222, Upper Saddle River, NJ, Prentice-Hall PTR, 1999.

См. также

Представлено до R2006a

Документация

ivx