'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 в предсказании:

Для получения примера смотрите Использование исторических данных для определения начальных условий для предсказания 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.

[] - Никаких входных смещений.

Вектор-столбец длины Nu, где Nu - количество входов. Программа вычитает значение смещения InputOffset(i) от i-го входного сигнала перед использованием входа для предсказания отклика модели.

Nu -by- Ne матрица - Для данных нескольких экспериментов задайте InputOffset как Nu -by - Ne матрица, где Ne - количество экспериментов. Программа вычитает значение смещения InputOffset(i,j) из i-го входного сигнала j-го эксперимента перед предсказанием.

Если вы задаете вектор-столбец длины Nu, то значение смещения InputOffset(i) вычитается из i-го входного сигнала всех экспериментов.

[] - Нет выходных смещений.

Вектор-столбец длины Ny, где Ny количество выходов. Программа вычитает значение смещения OutputOffset(i) от i-го выходного сигнала перед использованием выхода для предсказания отклика модели. После предсказания программное обеспечение добавляет смещения к предсказанному ответу, чтобы дать окончательный предсказанный ответ.

Ny -by- Ne матрица - Для данных нескольких экспериментов задайте OutputOffset как Ny -by - Ne матрица, где Ne - количество экспериментов. Программа вычитает значение смещения OutputOffset(i,j) из i-го выходного сигнала j-го эксперимента перед предсказанием.

Если вы задаете вектор-столбец длины Ny, то значение смещения OutputOffset(i) вычитается из i-го выходного сигнала всех экспериментов.

После предсказания программное обеспечение добавляет удаленные смещения к предсказанному ответу, чтобы дать окончательный предсказанный ответ.

[] - Утяжеление не используется программным обеспечением для оценки начальных условий. Эта опция аналогична использованию eye(Ny) для выходного веса, где Ny количество выходов.

'noise' - Программное обеспечение использует обратную сторону NoiseVariance свойство модели как веса.

Положительная, полуопределенная матрица размерности Ny -by - Ny, где Ny - количество выходов.