Уточнение линейных параметрических моделей

Когда уточнять модели

Существует две ситуации, когда можно уточнить оценки линейных параметрических моделей.

В первой ситуации вы уже оценили параметрическую модель и хотите обновить значения ее свободных параметров, чтобы улучшить подгонку к данным оценки. Это полезно, если ваша предыдущая оценка завершена из-за ограничений алгоритма поиска, таких как максимальное количество итераций или допустимых вычислений функции. Однако, если ваша модель захватывает необходимую динамику, обычно нет необходимости продолжать улучшать подгонку - особенно когда улучшение составляет часть процента.

Во второй ситуации вы, возможно, создали модель, используя один из конструкторов модели, описанных в Командах для Построения Линейных Структур модели. В этом случае вы встроили начальные предположения параметров в структуру модели и хотите уточнить эти значения параметров.

То, что вы задаете для уточнения модели

Когда вы уточняете модель, вы должны предоставить два входа:

  • Параметрическая модель

  • Данные - Вы можете либо использовать тот же набор данных для уточнения модели, что и тот, который вы первоначально использовали для оценки модели, либо можно использовать другой набор данных.

Уточнение линейных параметрических моделей с помощью Системы идентификации приложения

Следующая процедура предполагает, что модель, которую вы хотите уточнить, уже находится в Системе идентификации приложении. Вы могли оценить эту модель в текущем сеансе или импортировать модель из MATLAB® рабочей области. Для получения информации об импорте моделей в приложение смотрите Импорт моделей в Приложение.

Чтобы доработать свою модель:

  1. В приложении Системы идентификации проверьте, что у вас есть правильный набор данных в области Working Data для уточнения вашей модели.

    Если вы используете другой набор данных, чем тот, который вы использовали для оценки модели, перетащите правильный набор данных в Working Data область. Для получения дополнительной информации об указании данных оценки смотрите Укажите данные оценки и валидации в Приложении.

  2. Выберите Estimate > Refine Existing Models, чтобы открыть диалоговое окно Уточнение модели (Model Refinement).

    Для получения дополнительной информации об опциях в диалоговом окне нажмите кнопку Help.

  3. Выберите модель, которую вы хотите уточнить в Initial model раскрывающийся список или введите имя модели.

    Имя модели должно быть в Model Board приложения Системы идентификации или переменной в рабочем пространстве MATLAB. Модель может быть моделью пространства состояний, полинома, процесса, передаточной функции или линейной модели серого ящика. Размерности вход-выход модели должны совпадать с размерностями рабочих данных.

  4. (Необязательно) Измените опции на вкладке Estimation Options.

    Когда вы вводите имя модели, опции оценки в диалоговом окне Уточнение модели (Model Refinement) переопределяют начальные настройки модели.

    • Разверните Fit Frequency Range, чтобы задать частотную область значений, в котором будут соответствовать данным.

    • Разверните Search options, чтобы задать метод поиска и другие критерии поиска.

    • Разверните Regularization, чтобы получить регуляризованные оценки параметров модели. Задайте константы регуляризации в диалоговом окне Опции регуляризации (Regularization Options). Чтобы узнать больше, см. «Регуляризованные оценки параметров модели».

  5. Щелкните Estimate, чтобы уточнить модель.

  6. Проверьте новую модель. См. Способы валидации моделей.

Уточнение линейных параметрических моделей в командной строке

Если вы работаете в командной строке, то можете использовать pem для уточнения параметрических оценок модели. Можно также использовать различные специфические для структуры модели оценки - ssest для idss модели, polyest для idpoly модели, tfest для idtf модели, и greyest для idgrey модели.

Общий синтаксис для уточнения начальных моделей следующий:

m = pem(data,init_model)

pem использует свойства начальной модели.

Можно также задать опции оценки, конфигурирующие настройки целевой функции и алгоритма поиска. Для получения дополнительной информации смотрите страницу с описанием функции оценки.