系统识别工具箱™软件通过最小化模型输出和测量响应之间的误差来估计模型参数。这个错误,称为
在哪里: N.GyD.F4y2Ba是数据样本的数量。 E.GyD.F4y2Ba( W.GyD.F4y2Ba(
软件通过最小化来确定参数值
E.GyD.F4y2Ba( 模型结构。例如,您要估计的模型是ARX还是状态空间模型。 估计器和估计选项。例如,您是否正在使用<一个href="//www.tatmou.com/de/de/help/ident/ref/n4sid.html">
n4sid.一个>或<一个href="//www.tatmou.com/de/de/help/ident/ref/ssest.html">
党卫军一个>估算器和指定选项,如
您可以根据应用程序的需要配置丢失功能。以下估计选项,当估计器可用时,配置损失功能: 当
当
对于噪声分量是微不足道的模型( 指定 估算选项集<一个href="//www.tatmou.com/de/de/help/ident/ref/oe.html"> 当您指定加权滤波器时,已最小化预测预测或模拟错误:
在哪里 指定 当 指定 估算选项集<一个href="//www.tatmou.com/de/de/help/ident/ref/procest.html"> 估计命令<一个href="//www.tatmou.com/de/de/help/ident/ref/tfest.html"> 识别不稳定的植物需要在一个带有稳定反馈控制器的闭环下收集数据。对植物动态的可靠估计需要模型结构中足够丰富的噪声成分,以从反馈效应中分离出植物动态。因此,使用平凡噪声成分( 当
因为
使用噪声方差的倒数是最大似然感的最佳加权。 当 指定
在哪里: 一世GyD.F4y2Ba代表那些时间瞬间 jGyD.F4y2Ba表示的补码 σ是误差的估计标准偏差。 错误
指定 错误阈值的典型值
第二项是加权( 指定 对于线性参数模型(FIR模型)和ARX模型,您可以计算正则化变量的最佳值
评估选择
描述
笔记
重点
重点选项会影响卫星
笔记
oe一个>和<一个href="//www.tatmou.com/de/de/help/ident/ref/tfest.html">
t一个>没有一个
加权
强制性
过程一个>和<一个href="//www.tatmou.com/de/de/help/ident/ref/ssregest.html">
SSREGEST.一个>命令没有
t一个>和<一个href="//www.tatmou.com/de/de/help/ident/ref/oe.html">
oe一个>与时域估计数据一起使用时始终产生稳定的模型。
产量
产量选项配置加权矩阵
产量不能用于多项式模型估计,因为这样的模型总是一次估计一个输出。
产量不可能是
artorthreshold.
artorthreshold.选项指定何时调整从二次误差为线性的大错误权重的阈值。错误大于
正则化
正则化选项修改损失函数,以在估计参数的方差上添加惩罚值。
ARXREGUL.一个>命令。
这
在哪里
在哪里
使用ParseVal的身份,频域中的损耗函数是:
替代
因此,您可以解释最小化损耗函数
这里
在哪里
如果您先对数据进行预过滤,然后估计模型,您将得到相同的估计 就这样 在您估计了一个模型之后,使用模型质量度量来评估识别的模型的质量,比较不同的模型,并选择最好的一个。这
GGyD.F4y2Ba( 标准化的根均方平方误差(nrmse)表示为百分比,定义为:
在哪里: y
是它的(通道方面的)平均值。 y | |。||一世N.D.一世C一个T.E.S.T.he 2-norm of a vector. 估计完成时损失函数的值。它包含误差阈值、输出权值和用于估计的正则化的影响。
均方误差测量,定义为:
在哪里: E.GyD.F4y2Ba( N.GyD.F4y2Ba是估计数据集中的数据样本数。 Akaike的最终预测错误(FPE),定义为:
在哪里: N. N. E.GyD.F4y2Ba是 Akaike信息标准的原始测量,定义为:
小样本量校正的赤池信息准则,定义为:
当数据大小N很小时,这个度量对于从候选模型列表中选择一个最优复杂度的模型通常更可靠。
Akaike信息标准的标准化尺寸,定义为:
贝叶斯信息标准,定义为:
idfilt一个>,然后估计模型而不指定
重点是
idfilt一个>,然后估计模型。
重点是
模型质量指标
FitPercent那
FPE.那
体育一个>命令的预测范围为1,并使用为估计指定的初始条件。
质量指标
描述
FitPercent
FitPercent之间变化
损失
MSE
FPE.
AIC.
AICC.
保险代理人
BIC.
也可以看看
AIC.
|FPE.
|善良
|nparams.
|体育
|预测
|SIM
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