sdo.ParameterSpace class

Пакет: sdo

Задайте распределения вероятностей для параметров модели

Описание

Задайте распределения вероятностей для параметров модели, которые определяют parameter space. Вы используете sdo.ParameterSpace объект как вход в sdo.sample команда и сгенерировать выборки параметров модели. Программа генерирует эти выборки согласно распределениям, заданным для каждого параметра. Вы вычисляете функцию затрат для каждого из этих выборок, используя sdo.evaluate команда и анализ, как параметры модели влияют на функцию затрат.

Конструкция

ps = sdo.ParameterSpace(p) создает sdo.ParameterSpace объект для заданных параметров модели. Программа присваивает имена параметров ParameterNames свойство и значения по умолчанию для остальных свойств, включая ParameterDistributions. Программное обеспечение задает равномерное распределение для каждого параметра в p и устанавливает значения двух параметров равномерного распределения следующим образом:

Lower - Установите значение p.Minimum. Если p.Minimum равно -Inf, затем программное обеспечение устанавливает Lower на 0.9*p.Value. Если только p.Value равно 0, в этом случае программное обеспечение устанавливает Lower по -1.
Upper - Установите значение p.Maximum. Если p.Maximum равно Inf, затем программное обеспечение устанавливает Upper на 1.1*p.Value. Если только p.Value равно 0, в этом случае программное обеспечение устанавливает Upper по 1.

ps = sdo.ParameterSpace(p,pdist) задает распределение каждого параметра.

Входные параметры

p

Параметры модели и состояния, заданные как вектор param.Continuous объекты.

Для примера, sdo.getParameterFromModel('sdoHydraulicCylinder',{'Ac','K'}).

pdist

Распределение вероятностей параметров модели, заданное как вектор одномерных объектов распределения вероятностей.

Если pdist - тот же размер, что и p, программное обеспечение задает каждую запись pdist как распределение вероятностей соответствующего параметра в p.
Если pdist содержит только один объект, программное обеспечение задает этот объект как распределение вероятностей для всех параметров в p.

Используйте makedist команда для создания одномерного объекта распределения вероятностей. Для примера, makedist('Normal','mu',100,'sigma',10).

Проверить, pdist ли - одномерный объект распределения, запуск isa(pdist,'prob.UnivariateDistribution').

Свойства

`ParameterNames`	Имена параметров модели, заданные как массивы ячеек векторов символов. Для примера, `{'Kp','Ki'}`. Это свойство готово только. По умолчанию: `''`
`ParameterDistributions`	Параметры модели, заданные как вектор `prob.UnivariateDistribution` объекты. По умолчанию программное обеспечение задает равномерное распределение для параметров модели, заданных `p`. Для каждого параметра программное обеспечение устанавливает значения двух параметров равномерного распределения: `Lower` - Установите значение `p.Minimum`. Если `p.Minimum` равно -Inf, затем программное обеспечение устанавливает `Lower` на `0.9p.Value`. Если только `p.Value` равно 0, в этом случае программное обеспечение устанавливает `Lower` по -1. `Upper` - Установите значение `p.Maximum`. Если `p.Maximum` равно Inf, затем программное обеспечение устанавливает `Upper` на `1.1p.Value`. Если только `p.Value` равно 0, в этом случае программное обеспечение устанавливает `Upper` по 1. Используйте `pdist` входной параметр при построении `ps` чтобы задать значение этого свойства. Кроме того, используйте `setDistribution` метод после создания `ps`. По умолчанию: `[]`
`RankCorrelation`	Корреляция между параметрами, заданная как матрица. Когда вы звоните `sdo.sample`программное обеспечение генерирует выборки, которые коррелируются, как задано этой матрицей (где корреляция относится к ранжированной корреляции). Можно задать метод дискретизации, используя `Method` свойство `sdo.SampleOptions`. Если вы задаете `Method` как `'random'`, `'lhs'`, `'sobol'`, или `'halton'` программное обеспечение использует алгоритм Iman-Conover, чтобы навязать корреляцию, заданную `RankCorrelation`. Если вы задаете `Method` как `'copula'`, программное обеспечение использует копулу, чтобы навязать корреляцию, заданную `RankCorrelation`. Используйте `MethodOptions` свойство `sdo.SampleOptions` объект для определения семейства копул и для определения степеней свободы при использовании семейства t копул. Задайте `[]` когда параметры некоррелированы. По умолчанию: `[]`
`Options`	Опции метода дискретизации, заданные как `sdo.SampleOptions` объект. По умолчанию: `sdo.SampleOptions`
`Notes`	Текстовые заметки, связанные с `ps`, заданный как вектор символов или массив ячеек из векторов символов. Для примера, `'notes for ps'`. По умолчанию: `''`

Методы

addParameter	Добавьте параметр к `sdo.ParameterSpace` объект
removeParameter	Удалите параметр из `sdo.ParameterSpace` объект
setDistribution	Установите распределение параметра в `sdo.ParameterSpace` объект

Копировать семантику

Значение. Чтобы узнать, как классы значений влияют на операции копирования, см. раздел «Копирование объектов».

Примеры

свернуть все

Задайте распределения параметров для дискретизации

Открыть Live Script

Получите интересующие вас параметры модели.

load_system('sdoHydraulicCylinder');
p  = sdo.getParameterFromModel('sdoHydraulicCylinder',{'Ac','K'});

Создайте sdo.ParameterSpace объект для Ac и K.

ps = sdo.ParameterSpace(p);

Можно использовать ps как вход в sdo.sample и сгенерируйте выборки. По умолчанию программное обеспечение задает равномерное распределение для обоих параметров.

Предположим, что вы хотите задать нормальное распределение для Ac и равномерное распределение для K, с K в области значений [30000 70000].

pdistAc = makedist('Normal','mu',p(1).Value,'sigma',2);
pdistK = makedist('Uniform','lower',30000,'upper',70000);
ps1 = sdo.ParameterSpace(p,[pdistAc;pdistK]);

См. также

addParameter | makedist | sdo.getParameterFromModel | sdo.sample

Документация