mbcmodel.linearmodel

Свойства и методы для линейных объектов модели

    Описание

    Используйте эти свойства и объектные функции, чтобы создать и исследовать объекты модели.

    Создание

    Описание

    пример

    ModelObj = mbcmodel.CreateModel(Type,Inputs) создает mbcmodel.linearmodel объект заданного Type.

    NewModel = mbcmodel.CreateModel(model,Type) создает новую модель (заданного Типа) с теми же входными параметрами как существующий model, где model mbcmodel.linearmodel object.

    Свойства

    развернуть все

    Данные хранимы в модели, возвращенной как массив MATLAB.

    Подходящий алгоритм для модели в виде массива.

    Это свойство доступно только для чтения.

    Введите обучающие данные в виде матрицы. InputData задан при вызове подгонки.

    Типы данных: double

    Вход модели в виде a modelinput объект.

    Это свойство доступно только для чтения.

    Boolean, указывающий, редактируется ли модель.

    Пример: 0

    Типы данных: логический

    Это свойство доступно только для чтения.

    Boolean, сигнализирующий, доступна ли модель для редактирования. Следующие правила применяются:

    • Если модель была создана с помощью mbcmodel.CreateModel и не Attached к плану тестирования это доступно для редактирования.

    • Если модель была создана или получена из проекта и не была Attached к плану тестирования это доступно для редактирования.

    • Если данными был Attached к плану тестирования и был впоследствии получен из того плана тестирования, это доступно для редактирования.

    Типы данных: логический

    Имя объекта модели.

    Типы данных: char | string

    Это свойство доступно только для чтения.

    Количество входных параметров к модели в виде действительной положительной скалярной величины.

    Типы данных: double | single

    Это свойство доступно только для чтения.

    Выведите или данные об ответе в виде матрицы. OutputData задан при вызове подгонки.

    Типы данных: double

    Это свойство доступно только для чтения.

    Объект Response в mbcmodel.project объект.

    Это свойство доступно только для чтения.

    Состояние подгонки модели в виде любого Not Fitted, Fitted или Best.

    Типы данных: char | string

    Это свойство доступно только для чтения.

    Тип объектов модели, которые будут возвращены в mbcmodel.projectВ виде вектора. model.type возвращает тип модели.

    Тип модели определяет, какие свойства можно установить. Чтобы установить свойства, смотрите Properties (for models), и LocalModel Properties.

    Примечание

    Пробелы и случай в модели Type проигнорированы.

    Тип модели должен быть одним показанным в следующей таблице.

    ВводОбъект модели
    Полиномmbcmodel.linearmodel
    Гибридный сплайнmbcmodel.linearmodel
    RBFmbcmodel.linearmodel
    Гибридный RBFmbcmodel.linearmodel
    Полином-RBFmbcmodel.linearmodel
    Гибридный сплайн-RBFmbcmodel.linearmodel
    Несколько линейныеmbcmodel.linearmodel

    Можно получить список типов, с помощью getAlternativeTypes, использование этого синтаксиса:

    Mlist = getAlternativeTypes(M)

    где M mbcmodel.model объект.

    Типы данных: char | string

    Модуль выхода модели в виде вектора.

    Типы данных: double | single

    Функции объекта

    AliasMatrixМатрица псевдонима для линейных параметров модели
    BoxCoxSSESSE и доверительный интервал для преобразований Cox Поля
    CreateDesignСоздайте объект проектирования для плана тестирования или модели
    evaluateОцените модель, граничную модель или конструктивное ограничение
    ExportСделайте командную строку или модель экспорта Simulink
    fitПодходящая или граничная модель модели к новым или существующим данным, и обеспечивает итоговую статистику
    InputSetupDialogОткрытое диалоговое окно Input Setup, чтобы отредактировать входные параметры
    JacobianВычислите якобиевскую матрицу для модели в существующих или новых точках данных
    ModelSetupОткрытое диалоговое окно Model Setup, где можно изменить тип модели
    pevПредсказанное ошибочное отклонение модели в заданных входных параметрах
    PredictedValueОжидаемое значение модели в заданных входных параметрах
    StatisticsDialogОткройте итоговое диалоговое окно статистики
    SummaryStatisticsИтоговая статистика для ответа
    UpdateResponseМодель замены в ответ
    getAlternativeTypesАльтернативные типы модели или проекта
    ValidationRMSEВычисляет валидацию RMSE для данных модели
    CorrelationКорреляционная матрица для линейных параметров модели
    CovarianceКовариационная матрица для линейных параметров модели
    MultipleVIFНесколько матрица VIF для линейных параметров модели
    ParameterStatisticsВычислите статистику параметра для линейной модели
    PartialVIFЧастичная матрица VIF для линейных параметров модели
    SingleVIFОдна матрица VIF для линейных параметров модели
    StepwiseRegressionИзмените пошаговое состояние выбора для заданных терминов

    Примеры

    свернуть все

    Создать гибридный сплайн с четырьмя входными факторами, введите:

    M = mbcmodel.CreateModel('Hybrid Spline', 4)

    Создать RBF с четырьмя входными факторами, введите:

    Inputs = mbcmodel.modelinput('Symbol',{'N','L','EXH','INT'}',...
       'Name',{'ENGSPEED','LOAD','EXHCAM','INTCAM'}',...
       'Range',{[800 5000],[0.1 1],[-5 50],[-5 50]}');
    
    RBFModel = mbcmodel.CreateModel( 'RBF', Inputs);
    

    Создать полином с теми же входными факторами как ранее созданный RBF, введите:

    PolyModel = CreateModel(RBFModel,'Polynomial')

    Смотрите также

    | |

    Представлено до R2006a