Ошибка предсказания для идентифицированной модели
err = pe(sys,data,K)
err = pe(sys,data,K,opt)
[err,ice,sys_pred]
= pe(___)
pe(sys,data,K,___)
pe(sys,Linespec,data,K,___)
pe(sys1,...,sysN,data,K,___)
pe(sys1,Linespec1,...,sysN,LinespecN,data,K,___)
err = pe(sys,data,K)K-step ошибка предсказания для выхода идентифицированной модели sys. Ошибка предсказания определяется вычитанием K-ступенчатый предсказанный ответ от измеренного выхода. Ошибка предсказания вычисляется для временного интервала, охватываемого data. Для получения дополнительной информации об расчете предсказанного отклика см. predict.
err = pe(sys,data,K,opt)opt, для задания поведения вычисления ошибки предсказания.
[ также возвращает предполагаемые начальные условия, err,ice,sys_pred]
= pe(___)iceи систему предикторов, sys_pred.
pe( строит график ошибки предсказания. Используйте с любыми предыдущими комбинациями входных аргументов. Чтобы изменить параметры отображения на графике, щелкните правой кнопкой мыши график, чтобы получить доступ к контекстному меню. Для получения дополнительной информации о меню смотрите Советы.sys,data,K,___)
pe( использует sys,Linespec,data,K,___)Linespec для определения типа линии, символа маркера и цвета.
pe(sys1,...,sysN, строит графики ошибок предсказания для нескольких идентифицированных моделей. data,K,___)pe автоматически выбирает цвета и стили линии.
pe(sys1,Linespec1,...,sysN,LinespecN, использует тип линии, символ маркера и цвет, заданный для каждой модели.data,K,___)
|
Идентифицированная модель. |
|
Измеренная история вход-выход. Если |
|
Предсказание. Задайте По умолчанию: |
|
Опции предсказания.
|
|
Стиль линии, цвет и маркер Стиль линии, цвет и маркер задается как вектор символов. Для примера, Для получения дополнительной информации о настройке |
|
Ошибка предсказания.
Формирует выходные параметры до временного Когда Для мультиэкспериментальных данных, |
|
Расчетные начальные условия.
|
|
Система предикторов.
Для данных в дискретном времени, Для мультиэкспериментальных данных, |
Вычислите предсказание ошибку для модели ARIX.
Используйте данные об ошибке, чтобы вычислить отклонение источника шума ().
Получите зашумленные данные.
noise = [(1:150)';(151:-1:2)']; load iddata1 z1; z1.y = z1.y+noise;
noise - треугольная волна, которая добавляется к выходу сигналу z1, an iddata объект.
Оцените модель ARIX для зашумленных данных.
sys = arx(z1,[2 2 1],'IntegrateNoise',true);Вычислите предсказание ошибку предполагаемой модели.
K = 1; err = pe(z1,sys,K);
pe вычисляет одношаговую ошибку предсказания для выхода идентифицированной модели, sys.
Вычислите отклонение источника шума, ().
noise_var = err.y'*err.y/(299-nparams(sys)-order(sys));
Сравните вычисленное значение с отклонением шума модели.
sys.NoiseVariance
Область выхода sys.NoiseVariance соответствует вычисленному отклонению.
Загрузите данные оценки.
load iddata1;
data = z1;Оцените модель ARX порядка [2 2 1].
sys1 = arx(data,[2 2 1]);
Оцените передаточную функцию с 2 полюсами.
sys2 = tfest(data,2);
Постройте график ошибки предсказания для предполагаемых моделей. Задайте горизонт предсказания как 10 и задайте стили линии для графического изображения ошибки предсказания каждой системы.
pe(sys1,'r--',sys2,'b',data,10);
Чтобы изменить параметры отображения, щелкните правой кнопкой мыши график, чтобы получить доступ к контекстному меню. Для примера, чтобы просмотреть данные оценки, выберите Показ Валидации Данные из контекстного меню. Чтобы просмотреть предсказанные выходы, выберите Predicted Response Plot.
Щелчок правой кнопкой мыши по графику ошибки предсказания открывает контекстное меню, где можно получить доступ к следующим опциям:
Systems - выберите системы, чтобы просмотреть ошибку предсказания. По умолчанию строится график ошибки предсказания всех систем.
Data Experiment - только для данных нескольких экспериментов. Переключение между данными из различных экспериментов.
Characteristics - Просмотр следующих характеристик данных:
Peak Value - Просмотр абсолютного пикового значения данных. Применяется только для данных во временной области.
Peak Response - Просмотр максимальной чувствительности данных. Применяется только для данных частотной характеристики.
Mean Value - Просмотрите среднее значение данных. Применяется только для данных во временной области.
Show - только для частотных диапазонов области и частотной характеристики.
Magnitude - Просмотрите величину частотной характеристики системы.
Phase - Просмотр фазы частотной характеристики системы.
Show Validation Data - постройте график данных, используемых для вычисления предсказания ошибки.
I/O Grouping - для наборов данных, содержащих более одного входного или выходного канала. Выберите группировку входа и выходных каналов на графике.
None - Стройте графики каналов ввода-вывода в собственных отдельных осях.
All - Группируйте все входные каналы вместе и все выходные каналы вместе.
I/O Selector - для наборов данных, содержащих более одного входного или выходного канала. Выберите подмножество входного и выходного каналов для построения графика. По умолчанию все выходные каналы построены.
Grid - добавить сетки на график.
Normalize - Нормализуйте шкалу Y всех данных на графике.
Full View - Вернуться к полному представлению. По умолчанию график масштабируется до полного вида.
Prediction Horizon - Установите горизонт предсказания или выберите симуляцию.
Initial Condition - Определение обработки начальных условий. Не применяется для данных частотной характеристики.
Задайте как одно из следующих:
Estimate - Обрабатывайте начальные условия как параметры оценки.
Zero - Установите все начальные условия на нуль.
Absorb delays and estimate - Поглощает ненулевые задержки в коэффициенты модели и обрабатывает начальные условия как параметры оценки. Используйте эту опцию только для моделей в дискретном времени.
Predicted Response Plot - Постройте график предсказанной характеристики модели.
Prediction Error Plot - постройте график ошибки между ответом модели и данными предсказания. По умолчанию отображается график ошибок.
Properties - Откройте диалоговое окно «Property Editor», чтобы настроить атрибуты графика.