sdo.sample

Сгенерируйте выборки параметров

Описание

пример

x = sdo.sample(ps) генерирует выборки с использованием заданного определения пространства параметров, ps. Таблица выхода выборки, x, имеет 2 Np + 1 строк и Np столбцов. Каждый столбец соответствует параметру, и каждая строка соответствует выборке параметров. Np - количество параметров в ps. Выборки генерируются согласно ParameterDistributions, RankCorrelation, и Options свойство ps.

пример

x = sdo.sample(ps,N) задает количество выборок. x - таблица с N строки и Np столбцы.

пример

x = sdo.sample(___,opt) задает опции выборки, такие как метод выборки. Этот синтаксис может включать любое из комбинаций входных аргументов в предыдущих синтаксисах.

Примеры

свернуть все

Откройте модель.

open_system('sdoHydraulicCylinder');

Получите параметры из модели.

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

Создайте sdo.ParameterSpace объект для задания выборочных распределений.

ps = sdo.ParameterSpace(p);

Сгенерируйте выборки для параметров.

x = sdo.sample(ps);

Откройте модель.

open_system('sdoHydraulicCylinder');

Получите параметры из модели.

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

Создайте sdo.ParameterSpace объект для задания выборочных распределений.

ps = sdo.ParameterSpace(p);

Сгенерируйте 50 выборки для параметров.

x = sdo.sample(ps,50);

Откройте модель.

open_system('sdoHydraulicCylinder');

Получите параметры из модели.

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

Создайте sdo.ParameterSpace объект для задания выборочных распределений.

ps = sdo.ParameterSpace(p);

Укажите метод дискретизации как латинский гиперкуб.

opt = sdo.SampleOptions;
opt.Method = 'lhs';

Сгенерируйте 50 образцов для параметров, используя латинскую выборку гиперкуба.

x = sdo.sample(ps,50,opt);

Входные параметры

свернуть все

Определение распределения пространства параметров, заданное как sdo.ParameterSpace объект.

Количество выборок, которые будут сгенерированы для параметров, заданное в виде положительного целого числа.

В идеале вы хотите использовать наименьшее количество выборок, которые дают полезные результаты, потому что каждая выборка требует оценки модели.

Когда количество параметров увеличивается, количество выборок, необходимых для исследования проектного пространства, обычно увеличивается. Для корреляционного или регрессионного анализа рассмотрите использование 10 Np выборок, где Np - количество параметров.

Пример: 10

Опции дискретизации, заданные как sdo.SampleOptions объект.

Выходные аргументы

свернуть все

Выборки параметров, возвращенные как table.

x имеет Ns строки и Np столбцов. Каждый столбец соответствует параметру, и каждая строка соответствует выборке параметров. Np - количество параметров в ps. Если вы задаете N, Ns равно N. В противном случае Ns равно 2 Np + 1.

Введенный в R2014a
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте