Набор опций для procest
opt = procestOptions
opt = procestOptions(Name,Value)
opt = procestOptionsprocest.
opt = procestOptions(Name,Value)Name,Value парные аргументы.
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.
InitialCondition — Обработка начальных условий'auto' (значение по умолчанию) | 'zero' | 'estimate' | 'backcast'Обработка начальных условий во время оценки в виде одного из следующих значений:
'zero' — Начальное условие обнуляется.
'estimate' — Начальное условие обработано как независимый параметр оценки.
'backcast' — Начальное условие оценивается с помощью лучшего метода наименьших квадратов.
'auto' — Программное обеспечение выбирает метод, чтобы обработать начальное условие на основе данных об оценке.
DisturbanceModel — Обработка аддитивного шума'estimate' (значение по умолчанию) | 'none' | 'ARMA1' | 'ARMA2' | 'fixed'Обработка аддитивного шума (H) во время оценки для модели
e является белым шумом, u является входом, и y является выход.
H(s) хранится в NoiseTF свойство числителя и знаменатель idproc модели.
DisturbanceModel задан как одно из следующих значений:
'none' — H фиксируется одному.
'estimate' — H обработан как параметр оценки. Программное обеспечение использует значение NoiseTF свойство как исходное предположение.
'ARMA1' — Программное обеспечение оценивает H как модель ARMA первого порядка
'ARMA2' — Программное обеспечение оценивает H как модель ARMA второго порядка
'fixed' — Программные исправления значение NoiseTF свойство idproc модель как значение H.
Примечание
Шумовая модель не может быть оценена с помощью данных частотной области.
Focus — Ошибка, которая будет минимизирована'prediction' (значение по умолчанию) | 'simulation'Ошибка, которая будет минимизирована в функции потерь во время оценки в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Focus' и одно из следующих значений:
'prediction' — Один шаг вперед ошибка предсказания между измеренными и предсказанными выходными параметрами минимизирован во время оценки. В результате оценка фокусируется на создании хорошей модели предиктора.
'simulation' — Ошибка симуляции между измеренными и симулированными выходными параметрами минимизирована во время оценки. В результате оценка фокусируется на создании подходящего варианта для симуляции ответа модели с текущими входными параметрами.
Focus опция может быть интерпретирована, когда взвешивание просачивается функция потерь. Для получения дополнительной информации смотрите Функцию потерь и Метрики качества Модели.
WeightingFilter — Взвешивание предварительного фильтра[] (значение по умолчанию) | вектор | матрица | массив ячеек | линейная системаВзвешивание предварительного фильтра применилось к функции потерь, которая будет минимизирована во время оценки. Изучать эффект WeightingFilter на функции потерь смотрите Функцию потерь и Метрики качества Модели.
Задайте WeightingFilter как одно из следующих значений:
[] — Никакой предварительный фильтр взвешивания не используется.
Полосы пропускания — Задают вектор-строку или матрицу, содержащую значения частоты, которые задают желаемые полосы пропускания. Вы выбираете диапазон частот, где подгонка между предполагаемой моделью и данными об оценке оптимизирована. Например, [wl,wh] где wl и wh представляйте нижние и верхние пределы полосы пропускания. Для матрицы с несколькими строками, задающими полосы пропускания частоты, [w1l,w1h;w2l,w2h;w3l,w3h;...], алгоритм оценки использует объединение частотных диапазонов, чтобы задать полосу пропускания оценки.
Полосы пропускания описываются в rad/TimeUnit для данных временного интервала и в FrequencyUnit для данных частотной области, где TimeUnit и FrequencyUnit время и единицы частоты данных об оценке.
Фильтр SISO — Задает линейный фильтр одного входа одного выхода (SISO) одним из следующих способов:
Модель SISO LTI
{A,B,C,D} формат, который задает матрицы пространства состояний фильтра с тем же шагом расчета как данные об оценке.
{numerator,denominator} формат, который задает числитель и знаменатель фильтра как передаточная функция с тем же шагом расчета как данные об оценке.
Эта опция вычисляет функцию взвешивания как продукт фильтра и входного спектра, чтобы оценить передаточную функцию.
Взвешивание вектора — Применимый для данных частотной области только. Задайте вектор-столбец весов. Этот вектор должен иметь ту же длину как вектор частоты из набора данных, Data.Frequency. Каждый ответ ввода и вывода в данных умножается на соответствующий вес на той частоте.
EstimateCovariance — Управляйте, сгенерировать ли данные о ковариации параметраtrue (значение по умолчанию) | falseСредства управления, сгенерированы ли данные о ковариации параметра в виде true или false.
Если EstimateCovariance true, затем используйте getcov выбирать ковариационную матрицу из предполагаемой модели.
Display — Задайте, отобразить ли прогресс оценки'off' (значение по умолчанию) | 'on'Задайте, отобразить ли прогресс оценки в виде одного из следующих значений:
'on' — Информация о структуре модели и результатах оценки отображена в окне средства просмотра прогресса.
'off' — Никакая информация о прогрессе или результатах отображена.
InputOffset — Удаление смещения от входных данных временного интервала 'auto' (значение по умолчанию) | 'estimate' | вектор | матрица | возражает | []Удаление смещения от входных данных временного интервала во время оценки в виде одного из следующих значений:
'estimate' — Программное обеспечение обрабатывает входные смещения как параметр оценки.
'auto' — Программное обеспечение выбирает метод, чтобы обработать входные смещения на основе данных об оценке и структуры модели. Оценка или принимает нулевое входное смещение или оценивает входное смещение.
Например, программное обеспечение оценивает входное смещение для модели, которая содержит интегратор.
Вектор-столбец длины Nu, где Nu является количеством входных параметров.
Использование не задавать смещения.
В случае данных мультиэксперимента задайте InputOffset как Nu-by-Ne матрица. Nu является количеством входных параметров, и Ne является количеством экспериментов.
Каждая запись задана InputOffset вычтен из соответствующих входных данных.
Объект параметра, созданное использование param.Continuous, это налагает ограничения на то, как программное обеспечение оценивает входное смещение.
Например, создайте объект параметра для оценки модели с 2 входами. Задайте первое входное смещение, столь же фиксированное, чтобы обнулить и второе входное смещение как параметр оценки.
opt = procestOptions;
u0 = param.Continuous('u0',[0;NaN]);
u0.Free(1) = false;
opt.Inputoffset = u0;OutputOffset — Удаление смещения от выходных данных временного интервала во время оценки[] (значение по умолчанию) | вектор | матрицаУдаление смещения от выходных данных временного интервала во время оценки в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'OutputOffset' и одно из следующего:
Вектор-столбец длины Ny, где Ny является количеством выходных параметров.
[] — Не указывает ни на какое смещение.
Ny-by-Ne матрица — Для данных мультиэксперимента, задайте OutputOffset как Ny-by-Ne матрица. Ny является количеством выходных параметров, и Ne является количеством экспериментов.
Каждая запись задана OutputOffset вычтен из соответствующих выходных данных.
OutputWeight — Взвешивание ошибок предсказания по мультивыходным оценкам[] (значение по умолчанию) | 'noise' | положительная полуопределенная симметрическая матрицаВзвешивание ошибок предсказания по мультивыходным оценкам в виде одного из следующих значений:
'noise' — Минимизировать , где E представляет ошибку предсказания и N количество выборок данных. Этот выбор оптимален в статистическом смысле и приводит к оценкам наибольшего правдоподобия, если ничто не известно об отклонении шума. Это использует инверсию предполагаемого шумового отклонения как функция взвешивания.
Примечание
OutputWeight не должен быть 'noise' если SearchMethod 'lsqnonlin'.
Положительная полуопределенная симметрическая матрица (W) — Минимизируют трассировку взвешенной ошибочной матрицы предсказания trace(E'*E*W/N) где:
E является матрицей ошибок предсказания с одним столбцом для каждого выхода, и W является положительной полуопределенной симметрической матрицей размера, равного количеству выходных параметров. Используйте W, чтобы задать относительную важность выходных параметров в нескольких - выходные модели или надежность соответствующих данных.
N количество выборок данных.
[] — Программное обеспечение выбирает между 'noise' или использование единичной матрицы для W.
Эта опция важна только для мультивыходных моделей.
Regularization — Опции для упорядоченной оценки параметров моделиОпции для упорядоченной оценки параметров модели. Для получения дополнительной информации о регуляризации смотрите Упорядоченные Оценки Параметров модели.
Regularization структура со следующими полями:
Lambda — Постоянный, который определяет смещение по сравнению с компромиссом отклонения.
Задайте положительную скалярную величину, чтобы добавить термин регуляризации в стоимость оценки.
Значение, равное нулю не подразумевает регуляризации.
Значение по умолчанию: 0
R — Взвешивание матрицы.
Задайте вектор из неотрицательных чисел или квадратной положительной полуопределенной матрицы. Длина должна быть равна количеству свободных параметров модели.
Для моделей черного ящика, с помощью значения по умолчанию рекомендуется. Для структурированного и моделей серого ящика, можно также задать вектор из np положительные числа, таким образом, что каждая запись обозначает доверие к значению связанного параметра.
Значение по умолчанию 1 подразумевает значение eye(npfree), где npfree количество свободных параметров.
Значение по умолчанию: 1
Nominal — Номинальная стоимость, к которой свободные параметры вытягивают во время оценки.
Значение, равное нулю подразумевает, что значения параметров вытягивают по направлению к нулю. Если вы совершенствовали модель, можно установить значение к 'model' вытягивать параметры к значениям параметров первоначальной модели. Начальные значения параметров должны быть конечными для этого принимающегося за работу.
Значение по умолчанию: 0
SearchMethod — Числовой метод поиска используется для итеративной оценки параметра'auto' (значение по умолчанию) | 'gn' | 'gna' | 'lm' | 'grad' | 'lsqnonlin' | 'fmincon'Числовой метод поиска, используемый для итеративной оценки параметра в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'SearchMethod' и одно из следующего:
'auto' — Комбинация алгоритмов поиска линии, 'gn', 'lm', 'gna', и 'grad' методы пробуют в последовательности в каждой итерации. Первое продвижение направления спуска к сокращению стоимости оценки используется.
'gn' — Поиск наименьших квадратов Ньютона Гаусса подпространства. Сингулярные значения якобиевской матрицы меньше, чем GnPinvConstant*eps*max(size(J))*norm(J) отбрасываются при вычислении поискового направления. J является якобиевской матрицей. Матрица Гессиана аппроксимирована как JTJ. Если нет никакого улучшения этого направления, функция пробует направление градиента.
'gna' — Адаптивный поиск Ньютона Гаусса подпространства. Собственные значения меньше, чем gamma*max(sv) из Гессиана проигнорированы, где sv содержит сингулярные значения Гессиана. Направление Ньютона Гаусса вычисляется в остающемся подпространстве. gamma имеет начальное значение InitialGnaTolerance (см. Advanced в 'SearchOptions' для получения дополнительной информации. Это значение увеличено факторным LMStep каждый раз поиску не удается найти нижнее значение критерия меньше чем в пяти делениях пополам. Это значение уменьшено факторным 2*LMStep каждый раз поиск успешен без любых делений пополам.
'lm' — Поиск наименьших квадратов Levenberg-Marquardt, где следующим значением параметров является -pinv(H+d*I)*grad от предыдущего. H является Гессиан, I является единичной матрицей, и grad является градиентом. d является числом, которое увеличено, пока нижнее значение критерия не найдено.
'grad' — Поиск наименьших квадратов наискорейшего спуска.
'lsqnonlin' — Доверительная область отражающий алгоритм lsqnonlin (Optimization Toolbox). Программное обеспечение Requires Optimization Toolbox™.
'fmincon' — Ограниченные нелинейные решатели. Можно использовать последовательное квадратичное программирование (SQP) и доверять области отражающие алгоритмы fmincon (Optimization Toolbox) решатель. Если у вас есть программное обеспечение Optimization Toolbox, можно также использовать внутреннюю точку и алгоритмы активного набора fmincon решатель. Задайте алгоритм в SearchOptions.Algorithm опция. fmincon алгоритмы могут привести к улучшенным результатам оценки в следующих сценариях:
Ограниченные проблемы минимизации, когда существуют границы, наложенные на параметры модели.
Структуры модели, где функция потерь является нелинейным или не сглаженной функцией параметров.
Мультивыведите оценку модели. Определяющая функция потерь минимизирована по умолчанию для мультивыходной оценки модели. fmincon алгоритмы могут минимизировать такие функции потерь непосредственно. Другие методы поиска, такие как 'lm' и 'gn' минимизируйте определяющую функцию потерь путем альтернативной оценки шумового отклонения и сокращения значения потерь для данного шумового значения отклонения. Следовательно, fmincon алгоритмы могут предложить лучший КПД и точность для мультивыходных оценок модели.
SearchOptions — Опция установлена для алгоритма поискаНабор опции для алгоритма поиска в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'SearchOptions' и набор параметра поиска с полями, которые зависят от значения SearchMethod.
SearchOptions Структура, когда SearchMethod Задан как 'gn', 'gna', 'lm', 'grad', или 'auto'
| Имя поля | Описание | Значение по умолчанию | ||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Tolerance | Минимальная процентная разница между текущим значением функции потерь и ее ожидаемым улучшением после следующей итерации в виде положительной скалярной величины. Когда процент ожидаемого улучшения меньше | 0.01 | ||||||||||||||||||||||||||||||
MaxIterations | Максимальное количество итераций во время минимизации функции потерь в виде положительного целого числа. Итерации останавливаются когда Установка Используйте | 20 | ||||||||||||||||||||||||||||||
Advanced | Настройки расширенного поиска в виде структуры со следующими полями:
| |||||||||||||||||||||||||||||||
SearchOptions Структура, когда SearchMethod Задан как 'lsqnonlin'
| Имя поля | Описание | Значение по умолчанию |
|---|---|---|
FunctionTolerance | Допуск завершения на функции потерь, которую программное обеспечение минимизирует, чтобы определить предполагаемые значения параметров в виде положительной скалярной величины. Значение | 1e-5 |
StepTolerance | Допуск завершения на предполагаемых значениях параметров в виде положительной скалярной величины. Значение | 1e-6 |
MaxIterations | Максимальное количество итераций во время минимизации функции потерь в виде положительного целого числа. Итерации останавливаются когда Значение | 20 |
Advanced | Настройки расширенного поиска в виде набора опции для Для получения дополнительной информации см. таблицу Optimization Options в Опциях Оптимизации (Optimization Toolbox). | Используйте optimset('lsqnonlin') создать набор опции по умолчанию. |
SearchOptions Структура, когда SearchMethod Задан как 'fmincon'
| Имя поля | Описание | Значение по умолчанию |
|---|---|---|
Algorithm |
Для получения дополнительной информации об алгоритмах, см. Ограниченные Нелинейные Алгоритмы Оптимизации (Optimization Toolbox) и Выбор Algorithm (Optimization Toolbox). | 'sqp' |
FunctionTolerance | Допуск завершения на функции потерь, которую программное обеспечение минимизирует, чтобы определить предполагаемые значения параметров в виде положительной скалярной величины. | 1e-6 |
StepTolerance | Допуск завершения на предполагаемых значениях параметров в виде положительной скалярной величины. | 1e-6 |
MaxIterations | Максимальное количество итераций во время минимизации функции потерь в виде положительного целого числа. Итерации останавливаются когда | 100 |
Advanced — Дополнительные расширенные настройкиAdvanced структура со следующими полями:
ErrorThreshold — Задает, когда настроить вес больших ошибок от квадратичного до линейного.
Ошибки, больше, чем ErrorThreshold времена предполагаемое стандартное отклонение имеют линейный вес в функции потерь. Стандартное отклонение оценивается надежно как медиана абсолютных отклонений от медианы ошибок предсказания, разделенных на 0.7. Для получения дополнительной информации об устойчивом выборе нормы смотрите раздел 15.2 из [1].
ErrorThreshold = 0 отключает robustification и приводит к чисто квадратичной функции потерь. При оценке с данными частотной области программное обеспечение устанавливает ErrorThreshold обнулять. Для данных временного интервала, которые содержат выбросы, попробуйте установку ErrorThreshold к 1.6.
Значение по умолчанию: 0
MaxSize — Задает максимальное количество элементов в сегменте, когда данные ввода - вывода разделены в сегменты.
MaxSize должно быть положительное целое число.
Значение по умолчанию: 250000
StabilityThreshold — Задает пороги для тестов устойчивости.
StabilityThreshold структура со следующими полями:
s — Задает местоположение самого правого полюса, чтобы протестировать устойчивость моделей непрерывного времени. Модель рассматривается устойчивой, когда ее самый правый полюс слева от s.
Значение по умолчанию: 0
z — Задает максимальное расстояние всех полюсов от источника, чтобы протестировать устойчивость моделей дискретного времени. Модель рассматривается устойчивой, если всеми полюсами является на расстоянии z от источника.
Значение по умолчанию: 1+sqrt(eps)
AutoInitThreshold — Задает, когда автоматически оценить начальное условие.
Начальное условие оценивается когда
ymeas является измеренный выход.
yp,z является предсказанный выход модели, оцененной с помощью нулевых начальных состояний.
yp,e является предсказанный выход модели, оцененной с помощью оцененных начальных состояний.
Применимый, когда InitialCondition 'auto'.
Значение по умолчанию: 1.05
opt — Опция установлена для procestprocestOptions опция установленаНабор опции для procest, возвращенный как a procestOptions опция установлена.
opt = procestOptions;
Создайте набор опции для procest установка Focus к 'simulation' и включение Display.
opt = procestOptions('Focus','simulation','Display','on');
В качестве альтернативы используйте запись через точку, чтобы установить значения opt.
opt = procestOptions; opt.Focus = 'simulation'; opt.Display = 'on';
Названия некоторой оценки и опций анализа были изменены в R2018a. Все еще работают предшествующие имена. Для получения дополнительной информации см., что информация о версии R2018a Переименовывает Оценки и Опций анализа.
[1] Ljung, L. System Identification: теория для пользователя. Верхний Сэддл-Ривер, NJ: PTR Prentice Hall, 1999.
[2] Завещания, Эдриан, Б. Ниннесс и С. Гибсон. “На основанном на градиенте поиске многомерных системных оценок”. Продолжения 16-го мирового Конгресса IFAC, Прага, Чешская Республика, 3-8 июля 2005. Оксфорд, Великобритания: Elsevier Ltd., 2005.
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.