peOptions

Набор опций для pe

Синтаксис

opt = peOptions
opt = peOptions(Name,Value)

Описание

opt = peOptions создает набор опций по умолчанию для pe.

opt = peOptions(Name,Value) создает набор опций с параметрами, заданными одним или несколькими Name,Value аргументы в виде пар.

Входные параметры

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте необязательные разделенные разделенными запятой парами Name,Value аргументы. Name - имя аргумента и Value - соответствующее значение. Name должны находиться внутри кавычек. Можно задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

'InitialCondition'

Обработка начальных условий.

Задайте InitialCondition как одно из следующего:

  • 'z' - Нулевые начальные условия.

  • 'e' - Оценить начальные условия так, чтобы ошибка предсказания для наблюдаемого выхода была сведена к минимуму.

    Для нелинейных серых серых ящиков только эти начальные состояния i которые обозначены как свободные в модели (sys.InitialStates(i).Fixed = false) оценены. Чтобы оценить все состояния модели, сначала задайте все Nx состояний idnlgrey модели sys как бесплатно.

    for i = 1:Nx
    sys.InitialStates(i).Fixed = false;
    end 

    Точно так же, чтобы исправить все начальные состояния к значениям, заданным в sys.InitialStatesсначала задайте все состояния как фиксированные в sys.InitialStates свойство нелинейной модели серого ящика.

  • 'd' - Подобно 'e', но поглощает ненулевые задержки в коэффициенты модели. Задержки сначала преобразуются в явные состояния модели, и начальные значения этих состояний также оцениваются и возвращаются.

    Используйте эту опцию только для линейных моделей.

  • Вектор или Матрица - Начальное предположение для значений состояния, заданных как числовой вектор-столбец длины, равная количеству состояний. Для данных нескольких экспериментов задайте матрицу с Ne столбцами, где Ne количество экспериментов. В противном случае используйте вектор-столбец, чтобы задать одинаковые начальные условия для всех экспериментов. Используйте эту опцию для пространства состояний (idss и idgrey) и нелинейные модели (idnlarx, idnlhw, и idnlgrey) только.

  • initialCondition объект - initialCondition объект, который представляет модель свободной реакции системы на начальные условия. Для мультиэксперентных данных задайте 1-байт- Ne массив объектов, где Ne количество экспериментов.

    Используйте эту опцию только для линейных моделей.

  • Структура со следующими полями, которые содержат исторические входные и выходные значения для временного интервала непосредственно перед временем запуска данных, используемых pe:

    ОбластьОписание
    InputИстория входов, заданная как матрица с Nu столбцами, где Nu - количество входных каналов. Для моделей временных рядов используйте []. Количество строк должно быть больше или равно порядку модели.
    OutputВыход, заданная как матрица с Ny столбцами, где Ny - количество выходных каналов. Количество строк должно быть больше или равно порядку модели.

    Для данных нескольких экспериментов сконфигурируйте начальные условия отдельно для каждого эксперимента, задав InitialCondition как массив структур с Ne элементами. Чтобы задать одинаковые начальные условия для всех экспериментов, используйте одну структуру.

    Программное обеспечение использует data2state для сопоставления исторических данных с состояниями. Если ваша модель не idss, idgrey, idnlgrey, или idnlarxпрограммное обеспечение сначала преобразует модель в представление пространства состояний, а затем преобразует данные в состояния. Если преобразование вашей модели в idss невозможно, предполагаемые состояния возвращаются пустыми.

  • x0obj - Объект спецификации, созданный с помощью idpar. Используйте этот объект для дискретного пространства состояний (idss и idgrey) и нелинейный серый ящик (idnlgrey) только модели. Использование x0obj наложение ограничений на начальные состояния путем фиксации их значения или определения минимальных или максимальных границ.

По умолчанию: 'e'

'InputOffset'

Удаляет смещение из временного интервала входных данных во время вычисления ошибки предсказания.

Задайте как вектор-столбец длины Nu, где Nu количество входов.

Для данных нескольких экспериментов задайте InputOffset как матрица Nu -by Ne. Nu - количество входов, а Ne - количество экспериментов.

Каждая запись, заданная InputOffset вычитается из соответствующих входных данных.

Задайте вход смещение только для временного интервала данных.

По умолчанию: []

'OutputOffset'

Удаляет смещение из временного интервала выхода данных во время вычисления ошибки предсказания.

Задайте как вектор-столбец длины Ny, где Ny количество выходов.

В случае мультиэкспериментальных данных задайте OutputOffset как матрица Ny -by Ne. Ny - количество выходов, а Ne - количество экспериментов.

Каждая запись, заданная OutputOffset вычитается из соответствующих выходных данных.

Задайте выход смещение только для временного интервала данных.

По умолчанию: []

'OutputWeight'

Вес выхода для оценки начального условия.

OutputWeight принимает одно из следующих:

  • [] - Взвешивание не используется. Это значение совпадает с использованием eye(Ny) для выходного веса, где Ny количество выходов.

  • 'noise' - Обратное отклонение шума, сохраненная в модели.

  • матрица - положительная, полуопределенная матрица размерности Ny -by - Ny, где Ny - количество выходов.

По умолчанию: []

Выходные аргументы

opt

Набор опций, содержащий указанные опции для pe.

Примеры

свернуть все

opt = peOptions;

Создайте набор опций для pe используя нулевые начальные условия и установите входное смещение равным 5.

opt = peOptions('InitialCondition','z','InputOffset',5);

Кроме того, используйте запись через точку, чтобы задать значения opt.

opt = peOptions;
opt.InitialCondition = 'z';
opt.InputOffset = 5;

См. также

|

Введенный в R2012a