ivx

Оценка модели ARX с помощью инструментального переменного метода с произвольными инструментами

Синтаксис

sys = ivx(data,[na nb nk],x) sys = ivx(data,[na nb nk],x,max_size)

Описание

sys = ivx(data,[na nb nk],x) оценивает полиномиальную модель ARX, sys, использование инструментального переменного метода с произвольными инструментами. Модель оценивается для данных временных рядов data. [na nb nk] задает порядки структуры ARX A и полиномов B и входа, чтобы вывести задержку, описанную в количестве отсчетов.

Модель ARX представлена как:

$A (q) y (t) = B (q) u (t - n k) + v (t)$

sys = ivx(data,[na nb nk],x,max_size) задает максимальный размер матриц, сформированных во время оценки.

Входные параметры

`data`	Данные об оценке. Данные могут быть: Время - или данные ввода - вывода частотного диапазона Данные timeseries Данные частотной характеристики `data` должен быть `iddata`, `idfrd`, или `frd` Объект (Control System Toolbox). При использовании данных частотной области количество выходных параметров должно быть 1.
`[na nb nk]`	Порядки модели ARX. Для получения дополнительной информации о структуре модели ARX смотрите `arx`.
`x`	Инструментальная матрица переменной. `x` матрица, содержащая произвольные инструменты для использования в инструментальном переменном методе. `x` должен быть одного размера с выходными данными, `data.y`. Для данных мультиэксперимента задайте `x` как массив ячеек с одной записью для каждого эксперимента. Используемые инструменты походят на вектор регрессии с `y` замененный `x`.
`max_size`	Максимальный матричный размер. `max_size` задает максимальный размер любой матрицы, сформированной алгоритмом для оценки. Задайте `max_size` как довольно большое положительное целое число. Значение по умолчанию: 250000

Выходные аргументы

sys

Модель ARX, которая соответствует данным об оценке, возвратилась как дискретное время idpoly объект. Эта модель создается с помощью заданных порядков модели, задержек и опций оценки. ivx не возвращает предполагаемой информации о ковариации для sys.

Информация о результатах оценки и используемых опциях хранится в Report свойство модели. Report имеет следующие поля:

Сообщите о поле Описание

Status

Сводные данные состояния модели, которое указывает, была ли модель создана конструкцией или получена оценкой.

Method

Команда оценки используется.

InitialCondition

Обработка начальных условий во время оценки модели, возвращенной как одно из следующих значений:

'zero' — Начальные условия были обнулены.
'estimate' — Начальные условия были обработаны как независимые параметры оценки.
'backcast' — Начальные условия были оценены с помощью лучшего метода наименьших квадратов.

Это поле особенно полезно, чтобы просмотреть, как начальные условия были обработаны когда InitialCondition опцией в наборе опции оценки является 'auto'.

Fit

Количественная оценка оценки, возвращенной как структура. Смотрите Функцию потерь и Метрики качества Модели для получения дополнительной информации об этих метриках качества. Структура имеет следующие поля:

Поле	Описание
`FitPercent`	Мера по нормированной среднеквадратической ошибке (NRMSE) того, как хорошо ответ модели соответствует данным об оценке, описанным как процент fitpercent = 100 (1-NRMSE).
`LossFcn`	Значение функции потерь, когда оценка завершается.
`MSE`	Мера по среднеквадратической ошибке (MSE) того, как хорошо ответ модели соответствует данным об оценке.
`FPE`	Итоговая ошибка предсказания для модели.
`AIC`	Необработанная мера по Критериям информации о Akaike (AIC) качества модели.
`AICc`	Маленький объем выборки откорректировал AIC.
`nAIC`	Нормированный AIC.
`BIC`	Байесовы информационные критерии (BIC).

Parameters

Ориентировочные стоимости параметров модели.

OptionsUsed

Набор опции используется для оценки. Если никакие пользовательские опции не были сконфигурированы, это - набор опций по умолчанию. Смотрите arxOptions для получения дополнительной информации.

RandState

Состояние потока случайных чисел в начале оценки. Пустой, если рандомизация не использовалась во время оценки. Для получения дополнительной информации смотрите rng.

DataUsed

Атрибуты данных используются для оценки, возвращенной как структура со следующими полями.

Поле	Описание
`Name`	Имя набора данных.
`Type`	Тип данных.
`Length`	Количество выборок данных.
`Ts`	Размер шага.
`InterSample`	Введите междемонстрационное поведение, возвращенное как одно из следующих значений: `'zoh'` — Нулевой порядок содержит, обеспечивает кусочно-постоянный входной сигнал между выборками. `'foh'` — Хранение первого порядка обеспечивает кусочно-линейный входной сигнал между выборками. `'bl'` — Ограниченное полосой поведение указывает, что входной сигнал непрерывного времени имеет нулевую силу выше частоты Найквиста.
`InputOffset`	Возместите удаленный из входных данных временного интервала во время оценки. Для нелинейных моделей это - `[]`.
`OutputOffset`	Возместите удаленный из выходных данных временного интервала во время оценки. Для нелинейных моделей это - `[]`.

Для получения дополнительной информации об использовании Report, см. Отчет Оценки.

Советы

Использование iv4 сначала для оценки IV, чтобы идентифицировать полиномиальные модели ARX, где инструменты x выбраны автоматически. Использование ivx для нестандартных ситуаций. Например, когда существует обратная связь, существующая в данных, или, когда другие инструменты нужно попробовать. Можно также использовать iv автоматически сгенерировать инструменты от определенных пользовательских заданных фильтров.

Ссылки

[1] Ljung, L. System Identification: Теория для Пользователя, страницы 222, Верхнего Сэддл-Ривер, NJ, PTR Prentice Hall, 1999.

Представлено до R2006a

Документация

ivx

Синтаксис

Описание

Входные параметры

Выходные аргументы

Советы

Ссылки

Смотрите также

Документация System Identification Toolbox

Поддержка