Обнаружьте нелинейность в данных об оценке
isnlarx(
обнаруживает нелинейность в data
,orders
)data
путем тестирования, ли нелинейная модель ARX с обозначенным orders
производит лучшую оценку data
чем линейная модель ARX. Нелинейная модель использует значение по умолчанию treepartition
средство оценки нелинейности.
Результат теста распечатан к Командному окну и показывает, обнаруживается ли нелинейность. Используйте печатное отношение обнаружения, чтобы оценить надежность теста обнаружения нелинейности:
Большие значения (>2
) укажите, что была обнаружена значительная нелинейность.
Меньшие значения (<0.5
) укажите, что любая ошибка, необъясненная линейной моделью, является в основном шумом. Таким образом, никакая значительная нелинейность не была обнаружена.
Значения близко к 1
укажите, что тест обнаружения нелинейности не надежен и что может присутствовать слабая нелинейность.
isnlarx(___,
задает дополнительные нелинейные опции модели ARX с помощью одного или нескольких Name,Value
)Name,Value
парные аргументы.
возвращает результат теста нелинейности и подавляет командное окно выход.NLHyp
= isnlarx(___)
[
дополнительно возвращает тестовые количества позади оценки.NLHyp
,NLValue
,NLRegs
,NoiseSigma
,DetectRatio
]
= isnlarx(___)
isnlarx
оценивает нелинейную модель ARX с помощью определенных данных и a treepartition
средство оценки нелинейности.
Данные об оценке могут быть описаны как Y (t) = L (t) + Fn (t) + E (t), где:
L (t) является фрагментом данных, объясненных линейной функцией нелинейной модели ARX.
Fn (t) является фрагментом данных, объясненных нелинейной функцией нелинейной модели ARX. Выходной аргумент NLValue
оценка стандартного отклонения Fn (t). Если нелинейная функция объясняет значительный фрагмент данных вне данных, объясненных линейной функцией, нелинейность обнаруживается.
E (t) является остающейся ошибкой, которая не объяснена нелинейной моделью ARX и является обычно белым шумом. Выходной аргумент NoiseSigma
оценка стандартного отклонения E (t).