比较
比较确定了模型输出和测量输出
语法
描述
模拟和测量输出
预测模型的输出
比较(___,预测的反应kstep)sys规定,使用预测地平线kstep。预测使用输出测量以及输入测量项目未来的响应。kstep代表时间样本的数量计算之间的每个输出测量和计算的结果预测的反应。
有关预测的更多信息,请参阅模拟和预测识别模型输出。您可以使用该语法与任何以前的输入/输出的组合。
例子
比较测量数据估计模型的响应
确定一个线性模型和可视化模拟模型响应从它生成的数据。
负载的输入/输出测量tt1和确定一个三阶状态空间模型sys。
负载sdata1tt1;sys = ss (tt1 3);
sys是一个连续时间状态标识(中的难点)模型。
使用比较模拟sys它与tt1中的数据响应和阴谋。
图比较(tt1 sys)
情节说明了模型之间的差异反应和原始数据。传说中所示的比例是NRMSE健身价值。它代表距离预测模型输出数据。
改变显示选项的情节,右键单击访问上下文菜单的阴谋。例如:
绘制预测输出和测量输出之间的误差,选择错误的阴谋。
查看的置信区域模拟反应,选择特征- >ConfidenceRegion。
指定数量的标准差情节,双击情节和打开属性编辑器对话框。在选项选项卡中,指定的标准偏差置信区域的识别模型。默认值是
1标准差。
比较预测的反应确定时域模型测量数据
确定一个线性模型和可视化的预测模型响应的数据计算。
确定一个三阶使用输入/输出状态空间模型的测量umat1和ymat1。
负载sdata1umat1ymat1Tssys = ss (umat1 ymat1 3,“t”、Ts);
sys是一个离散时间状态标识(中的难点)模型。
现在使用比较绘制预测的反应。预测与模拟的不同之处在于,它使用两个测量计算系统响应时输入和测量输出。预测地平线定义未来的预测多远,相对于您的当前测量输出点。对于这个示例,将预测地平线kstep十步,和使用比较绘制预测响应对原始测量数据。
kstep = 10;比较(umat1 ymat1 sys, kstep)
在这个图中,每个sys数据点代表了预测输出与输出测量数据采取了至少10个步骤。例如,指着t = 15秒是基于之前输出测量在或t = 5 s。这个t = 15秒计算sys输入测量数据点也使用t = 15秒,就像一个模拟。
情节说明了模型之间的差异反应和原始数据。传说中所示的比例是NRMSE健身价值。它代表的紧密程度预测模型输出匹配的数据。
改变显示和模拟选项的情节,右键单击访问上下文菜单的阴谋。例如,绘制预测输出和测量输出之间的误差,选择错误的阴谋从上下文菜单中。改变预测地平线的价值,或模拟和预测之间的切换,选择预测地平线从上下文菜单中。
比较多个识别模型和时域测量数据
确定几个模型类型相同的数据,并比较结果,看看哪个最适合数据。
加载数据,其中包含iddata对象z1与单独的输入和输出。
负载iddata1;
从z1后,确定模型的线性形式:
ARMAX (
idpoly订单)2、3、1,死时间为0状态空间(
中的难点)和三个州传递函数(
idtf)和三个波兰人
sys_armax = armax (z1 (2 3 1 0));sys_ss = ss (z1, 3);sys_tf =特遣部队(z1, 3);
使用比较、情节三个模型的模拟反应z1。
比较(z1、sys_armax sys_ss sys_tf)
对于这组数据,连同所有模型的默认设置,传输函数形式有最好的NRMSE健康。然而,适合所有模型都在1%左右。
你可以交互式地控制显示哪些模型响应通过右键单击情节和悬停的阴谋系统。
比较多个估计模型来测量频域数据
比较多个不同类型的估计模型的输出来测量频域数据。
对于这个示例,估计一个流程模型和一个输出误差多项式从频率响应数据。
负载demofr%频率响应数据zfr可以= AMP。* exp (1 * PHA *π/ 180);t = 0.1;data = idfrd (zfr可以W, Ts);sys1 =过程(数据,“P2UDZ”);sys2 = oe(数据,(2 2 1));
sys1,一个idproc模型,是一个连续时间的过程模型。sys2,一个idpoly模型,是一个离散输出误差模型。
比较的频率响应数据估计模型。
比较(数据、sys1‘g’sys2,“r”);
的两个模型有NRMSE适应值几乎相等的数据计算。
比较数据估计模型和指定比较选项
修改默认行为当你比较测量数据估计模型。
估计测量数据的传递函数。
负载sdata1tt1;sys =特遣部队(tt1 3);
sys是一个连续时间确定传递函数(idtf)模型。
假设你想让你的初始条件为零。的默认值比较从数据来估计初始条件。
创建一个选项设置为指定初始条件处理。使用零初始条件,指定“z”为“InitialCondition”选择。
选择= compareOptions (“InitialCondition”,“z”);
比较估计传递函数模型输出测量数据使用比较选项集。
比较(sys, tt1选择)
获得初始条件
加载数据。
负载iddata2z2
把数据分割成评估和验证集。
z2e = z2 (1:200);z2v = z2 (201:400);idplot (z2e z2v)
估计状态空间模型和传递函数模型使用估计数据。
sys_ss = ss (z2e 2);sys_tf =特遣部队(z2e 2 1);
使用比较获得初始条件ic_ss为sys_ss。
[y_ss, fit_ss ic_ss] =比较(z2e sys_ss);ic_ss
ic_ss =2×1-0.0018 - 0.0016
ic_ss是一个数值向量的初始状态。
使用比较获得初始条件ic_tf为sys_tf。
[y_tf, fit_tf ic_tf] =比较(z2e sys_tf);ic_tf
ic_tf = initialCondition属性:答:[2 x2双]X0: [2 x1双]C: [-1.6093 - 5.1442] Ts: 0
ic_tf是一个initialCondition对象包含,在状态空间形式,一个自由响应的模型sys_tf初始条件。一个和C包含自由反应信息X0包含初始状态。
现在获得初始条件对两种模型使用验证数据。
[y_sstf, fit_sstf ic_sstf] =比较(z2v, sys_ss sys_tf);ic_sstf
ic_sstf =2×1单元阵列{2 x1双}{1 x1 initialCondition}
ic_sstf是一个单元阵列,其中包含一个初始状态向量sys_ss和一个initialCondition对象sys_tf。
比较可以提供初始条件与任何现有的模型测量数据集。
输入参数
输出参数
提示
你获得NRMSE适应结果
比较报告的适应值模型可能不精确匹配识别。这些差异通常出现在初始条件不匹配,在预测地平线违约的差异识别和验证。一般的差异小,应该不会影响你的模型选择和验证工作流。有关更多信息,请参见模式识别和解决适应值差异比较命令。比较匹配的输入/输出通道数据和sys基于通道名称。因此,它是可能的评估模型,不使用所有可用的输入通道数据。这种灵活性使您可以比较每个确定的多个模型独立于不同的输入/输出通道。的
比较图允许您改变关键参数。例如,您可以交互式地控制:你是否生成一个模拟或预测的反应
预测地平线价值
初始条件处理
实验数据视图吗
该系统模型视图吗
访问控制,右键单击弹出选项菜单。
