struc

对于生成model-order组合ARX模型估计

语法

神经网络= struc (na,注,nk) 神经网络= struc (na,nb_1、……nb_nu,nk_1、……nk_nu)

神经网络= struc (na,注,nk)为输入,生成model-order组合对于ARX模型估计。na和注命令行向量指定范围的模型。nk是一个行向量,用于指定一系列模型的延迟。神经网络是一个矩阵,其中包含的所有组合订单和延迟。

神经网络= struc (na,nb_1、……nb_nu,nk_1、……nk_nu)生成model-order ARX模型与组合ν输入通道。

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