selstruc

对于选择模型以便ARX模型

语法

nn = selstruc (v)[nn, vmod] = selstruc (v, c)

请注意

使用selstruc对于系统。selstruc金宝app支持单输入和多输入多系统。

selstruc是一个函数来帮助选择一个模型结构(顺序)从矩阵中包含的信息吗v得到的输出arxstruc或ivstruc。

的默认值c是“阴谋”。情节显示的百分比输出方差不解释模型的函数使用的参数数量。每个值表明最适合的参数。通过点击在情节感兴趣的您可以检查这订单。当你点击选择,变量神经网络导出到工作区作为你选择的最优模型结构参数的数量。几种选择。

c =“另类投资会议”不给任何阴谋,但回报神经网络最小化的结构

$\begin{matrix} V_{国防部} = 日志 (V (1 + \frac{2 d}{N})) \\ = 日志 (V) + \frac{2 d}{N}, N ≫ d \end{matrix}$

在哪里V损失函数,d在结构参数的总数,然后呢N是数据点的数量用于估计。 $日志 (V) + \frac{2 d}{N}$ 是(AIC) Akaike的信息标准。看到另类投资会议为更多的细节。

c = ' mdl '回报神经网络Rissanen结构,最大限度地减少的最小描述长度(MDL)准则。

$V_{国防部} = V (1 + \frac{d 日志 (N)}{N})$

当c等于一个数值,最小化的结构 $V_{国防部} = V (1 + \frac{c d}{N})$

被选中。

输出参数vmod有相同的格式吗v,但它包含相应的对数修改标准。

打开生活的脚本

创建评估和验证数据集

负载iddata1;泽= z1 (1:15);zv = z1 (151:300);

为估计,生成model-order组合指定范围模型订单和延迟。

NN = struc (1:2, 1:3 2:4);

使用工具变量方法估计ARX模型,计算每款订单的损失函数的组合。

V = ivstruc(泽、zv NN);

选择最适合的模型顺序来验证数据。

订单= selstruc (V, 0);

估计一个ARX模型的选择顺序。

M = iv4(泽、订单);

打开生活的脚本

创建评估和验证数据集。

负载co2data;t = 0.5;%样本时间是0.5分钟泽= iddata (Output_exp1 Input_exp1, Ts);zv = iddata (Output_exp2 Input_exp2, Ts);

生成model-order组合:

2:5,NN = struc (2:4 [1 - 4], 1:4, 0);

估计一个ARX模型为每个模型组合。

V = arxstruc(泽、zv NN);

选择最适合的模型顺序来验证数据。

订单= selstruc (V, 0);

估计一个ARX模型的选择顺序。

M = arx(泽、订单);

之前介绍过的R2006a