Опция установлена для forecast
opt = forecastOptions(Name,Value)Name,Value парные аргументы.
Создайте набор опции по умолчанию для forecast.
opt = forecastOptions;
Задайте входное смещение для набора одно входных данных как 5.
opt.InputOffset = 5;
Можно теперь использовать этот набор опции для прогнозирования. Прежде, чем предсказать ответ модели, forecast команда вычитает это значение смещения из прошлого сигнала входных данных.
Создайте набор опции для forecast использование нулевых начальных условий.
opt = forecastOptions('InitialCondition','z');
Загрузите прошлые результаты измерений из двух экспериментов.
load iddata1 load iddata2
z1 и z2 iddata объекты, которые хранят данные ввода - вывода SISO. Создайте набор данных 2D эксперимента из z1 и z2.
z = merge(z1,z2);
Оцените модель передаточной функции с 2 полюсами с помощью данных мультиэксперимента.
sys = tfest(z,2);
Задайте смещение как-1 и 1 для выходных сигналов двух экспериментов.
opt = forecastOptions('OutputOffset',[-1 1]);OutputOffset задан как Ny-by-Ne матрица, где Ny является количеством выходных параметров в каждом эксперименте, и Ne является количеством экспериментов. В этом примере Ny равняется 1, и Ne равняется 2.
Используя опцию устанавливает opt, предскажите ответ временных шагов модели 10 в будущее. Программное обеспечение вычитает значение смещения OutputOffset(i,j) от выходного сигнала i из эксперимента j перед использованием данных в алгоритме прогнозирования. Удаленные смещения добавляются назад, чтобы сгенерировать конечный результат.
y = forecast(sys,z,10,opt)
y =
Time domain data set containing 2 experiments.
Experiment Samples Sample Time
Exp1 10 0.1
Exp2 10 0.1
Outputs Unit (if specified)
y1
Inputs Unit (if specified)
u1
y iddata объект, который возвращает предсказанный ответ, соответствующий каждому набору прошлых экспериментальных данных.
Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.
forecastOptions('InitialCondition','e') указывает, что программное обеспечение оценивает начальные условия измеренных данных ввода - вывода, таким образом, что ошибка предсказания с 1 шагом для наблюдаемого выходного сигнала минимизирована.InitialCondition — Обработка начальных условий'e' (значение по умолчанию) | 'z' | idpar объект x0Obj Обработка начальных условий в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'InitialCondition' и одно из следующих значений:
'z' — Нулевые начальные условия.
'e' — Оцените начальные условия, таким образом, что ошибка предсказания с 1 шагом минимизирована для наблюдаемого выходного сигнала.
Для нелинейных моделей серого ящика, только те начальные состояния i это определяется как свободное в модели (sys.InitialStates(i).Fixed = false) оцениваются. Чтобы оценить все состояния модели, сначала задайте весь Nx состояния idnlgrey модель sys как свободный.
for i = 1:Nx sys.InitialStates(i).Fixed = false; end
Точно так же зафиксировать все начальные состояния к значениям, заданным в sys.InitialStates, сначала задайте все состояния, как зафиксировано в sys.InitialStates свойство нелинейной модели серого ящика.
x0obj — Объект Specification создал использование idpar. Используйте этот объект для моделей в пространстве состояний дискретного времени только (idss, idgrey, и idnlgrey). Используйте x0obj наложить ограничения на начальные состояния путем фиксации их значения или определения минимальных или максимальных границ.
InputOffset — Входной сигнал возмещен[] (значение по умолчанию) | вектор-столбец | матрицаСмещение входного сигнала для данных временного интервала в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'InputOffset' и одно из следующих значений:
[] — Никакие входные смещения.
Вектор-столбец длины Nu, где Nu является количеством входных параметров. Когда вы используете forecast команда, программное обеспечение вычитает значение смещения InputOffset(i) от i th входные сигналы в прошлых и будущих входных значениях. Вы задаете эти значения в PastData и FutureInputs аргументы forecast. Программное обеспечение затем использует вычтенные входные параметры смещения, чтобы предсказать ответ модели.
Nu-by-Ne матрица — Для данных мультиэксперимента, задайте InputOffset как Nu-by-Ne матрица, где Ne является количеством экспериментов. Программное обеспечение вычитает значение смещения InputOffset(i,j) от i th входной сигнал j th экспериментируют в PastData и FutureInputs аргументы forecast перед прогнозированием.
OutputOffset — Выходной сигнал возмещен[] (значение по умолчанию) | вектор-столбец | матрицаСмещение выходного сигнала для данных временного интервала в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'OutputOffset' и одно из следующих значений:
[] — Никакие выходные смещения.
Вектор-столбец длины Ny, где Ny является количеством выходных параметров. Когда вы используете forecast команда, программное обеспечение вычитает значение смещения OutputOffset(i) от i th прошлый выходной сигнал, который вы задаете в PastData аргумент forecast. Программное обеспечение затем использует смещение, вычтенное выход, чтобы вычислить детрендированные прогнозы. Удаленные смещения добавляются назад к детрендированным прогнозам сгенерировать конечный результат.
Ny-by-Ne матрица — Для данных мультиэксперимента, задайте OutputOffset как Ny-by-Ne матрица, где Ne является количеством экспериментов. Перед прогнозированием программное обеспечение вычитает значение смещения OutputOffset(i,j) от i th выходной сигнал j th экспериментируют в PastData аргумент forecast. Для примера смотрите, Задают Выходное Смещение для Прогнозирования Данных Мультиэксперимента.
opt — Опция установлена для forecastforecastOptions опция установленаОпция установлена для forecast, повторно настроенный как forecastOptions опция установлена.
У вас есть модифицированная версия этого примера. Вы хотите открыть этот пример со своими редактированиями?
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.