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金宝app支持的灰度盒型号
如果您了解系统的物理学，并且可以使用常规或差分方程式（ODES）具有未知参数的系统，则可以使用系统识别工具箱™命令执行线性或非线性灰度盒建模。灰盒式模型ODES明确指定模型的数学结构，包括参数之间的耦合。当您了解变量之间的关系，模型行为的约束或表示系统动态的显式方程式时，灰度盒建模非常有用。
工具箱支持连续时间和离散金宝app时间线性和非线性模型。但是，由于大多数物理定律在连续时间表达，因此在连续时间内更容易构建具有物理洞察的模型，而不是在离散时间内。
除了动态输入输出模型外，还可以创建具有没有状态的输入和静态模型的时间序列模型。
如果使用已知的物理法律描述您的系统太难，您可以使用黑匣子建模方法。有关更多信息，请参阅线性模型识别和非线性模型识别。
你也可以使用IDS.模型对象通过使用其执行结构化模型估计结构属性来修复或自由的特定参数。但是，您无法使用此方法来估计任意结构（任意参数化）。有关结构矩阵的更多信息，请参阅估计具有结构化参数化的状态空间模型。
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