Этот estimation report содержит информацию о результатах и опциях, используемых для оценки модели. Этот отчет хранится в Report свойство расчетной модели. Точное содержимое отчета зависит от функции оценщика, которую вы используете для получения модели.
В частности, отчет об оценке имеет следующую информацию:
Статус модели - построена или оценена модель
Как обрабатываются начальные условия во время оценки
Условия завершения для итерационных алгоритмов оценки
Окончательная ошибка предсказания (FPE), процент подгонки данным оценки и среднеквадратичная ошибка (MSE)
Необработанный, нормализованный и скорректированный по размеру выборки Akaike Information Criteria (AIC) и Bayesian Information Criterion (BIC)
Тип и свойства оценочных данных
Все предполагаемые величины - значения параметров, начальные состояния для моделей пространства состояний и серого ящика и их ковариации
Набор опций, используемый для конфигурирования алгоритма оценки
Для получения дополнительной информации об отчете, созданном для определенного оценщика, см. соответствующую страницу с описанием.
Можно использовать отчет для:
Сохраните журнал оценок, такой как данные, настройки по умолчанию и другие используемые настройки, и оценочные результаты, такие как значения параметров, начальные условия и подгонка. См. отчет по оценке доступа.
Сравните опции или результаты отдельных оценок. См. Сравнение оценочных моделей с использованием отчета об оценке.
Сконфигурируйте другую оценку с помощью ранее заданных опций. См. Анализ и уточнение результатов оценки с использованием отчета по оценке.
Этот пример показывает, как получить доступ к отчету оценки.
Отчет об оценке хранит журнал информации, такой как используемые данные, по умолчанию и другие используемые настройки, и оценочные результаты, такие как значения параметров, начальные условия и подгонка.
После оценки модели используйте запись через точку для доступа к отчету об оценке. Для примера:
load iddata1 z1; np = 2; sys = tfest(z1,np); sys_report = sys.Report
sys_report =
Status: 'Estimated using TFEST'
Method: 'TFEST'
InitializeMethod: 'iv'
N4Weight: 'Not applicable'
N4Horizon: 'Not applicable'
InitialCondition: 'estimate'
Fit: [1x1 struct]
Parameters: [1x1 struct]
OptionsUsed: [1x1 idoptions.tfest]
RandState: []
DataUsed: [1x1 struct]
Termination: [1x1 struct]
Исследуйте опции, используемые во время оценки.
sys.Report.OptionsUsed
Option set for the tfest command:
InitializeMethod: 'iv'
InitializeOptions: [1x1 struct]
InitialCondition: 'auto'
Display: 'off'
InputOffset: []
OutputOffset: []
EstimateCovariance: 1
Regularization: [1x1 struct]
SearchMethod: 'auto'
SearchOptions: [1x1 idoptions.search.identsolver]
WeightingFilter: []
EnforceStability: 0
OutputWeight: []
Advanced: [1x1 struct]
Просмотрите подгонку модели передаточной функции с данными оценки.
sys.Report.Fit
ans = struct with fields:
FitPercent: 70.7720
LossFcn: 1.6575
MSE: 1.6575
FPE: 1.7252
AIC: 1.0150e+03
AICc: 1.0153e+03
nAIC: 0.5453
BIC: 1.0372e+03
В этом примере показано, как сравнить несколько оценочных моделей с помощью отчета об оценке.
Данные оценки нагрузки.
load iddata1 z1;
Оцените модель передаточной функции.
np = 2; sys_tf = tfest(z1,np);
Оцените модель пространства состояний.
sys_ss = ssest(z1,2);
Оцените модель ARX.
sys_arx = arx(z1, [2 2 1]);
Сравните процентную подгонку оценочных моделей с данными оценки.
fit_tf = sys_tf.Report.Fit.FitPercent
fit_tf = 70.7720
fit_ss = sys_ss.Report.Fit.FitPercent
fit_ss = 76.3808
fit_arx = sys_arx.Report.Fit.FitPercent
fit_arx = 68.7220
Сравнение показывает, что модель пространства состояний обеспечивает лучший процент подгонки данным.
Этот пример показывает, как анализировать оценку и сконфигурировать другую оценку с помощью отчета оценки.
Оцените модель пространства состояний, которая минимизирует 1-ступенчатую ошибку предсказания.
load(fullfile(matlabroot,'toolbox','ident','iddemos','data','mrdamper.mat')); z = iddata(F,V,Ts); opt = ssestOptions; opt.Focus = 'prediction'; opt.Display = 'on'; sys1 = ssest(z,2,opt);
sys1 имеет хорошую 1-шаговую способность предсказания, как указано > 90% подгонки результатов предсказания данным .
Использование compare(z,sys1) чтобы проверить способность модели моделировать измеренный выход F использование входа V. Симулированный отклик модели имеет только 45% подгонки данным.
Выполните другую оценку, где вы сохраняете исходные опции, используемые для sys1 кроме того, что вы измените особое внимание, чтобы минимизировать ошибку симуляции.
Отобразите опции, используемые sys1 хранится в его Report свойство. Этот подход полезен, когда вы сохранили предполагаемую модель, но не соответствующий набор опций, используемый для оценки.
opt2 = sys1.Report.OptionsUsed;
Измените особое внимание на симуляцию и повторно оцените модель.
opt2.Focus = 'simulation';
sys2 = ssest(z,sys1,opt2);Сравните симулированный отклик с данными оценки с помощью compare(z,sys1,sys2). Подгонка улучшается до 53%.