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getreg

非线性ARX模型中的回归器表达式和数值

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语法

Rs = getreg(模型)
Rm = getreg(模型、数据)
Rm = getreg(模型、数据初始化)
Rm = getreg (＿＿＿“类型”,regressorType)

描述

Rs = getreg(模型)返回非线性ARX模型中计算回归器的表达式。模型是一个idnlarx对象。回归矩阵的典型用法是getreg是生成输入数据时，您想要评估一个映射函数的输出，例如wavenet使用评估．例如，下面的命令对计算映射函数的输出模型．

Regressor_Value = getreg(模型、数据“z”) y = evaluate(model.OutputFcn,RegressorValue)
这些命令等价于以下命令:
y =预测(模型、数据predictOptions (“InitialCondition”，“z”)）

Rm = getreg(模型、数据)返回回归器值时间表用于指定的输入/输出数据集数据．

Rm = getreg(模型、数据初始化)中指定的初始条件初始化．第一个N每个回归矩阵的行取决于初始状态初始化,在那里N回归量的最大延迟(见getDelayInfo)．

Rm = getreg (＿＿＿“类型”,regressorType）返回指定的回归器的名称regressorType．例如，使用命令Rm = getreg(模型、“类型”、“输入”)只返回输入回归器的名称。

输入参数

数据

iddata对象，该对象包含测量数据或数字矩阵，其中包含按顺序的输出和输入变量的值(模型。OutputName模型。InputName]．

初始化

您的数据的初始条件:

  • “z”(默认)指定初始状态为零。

  • 南为未知初始条件。

  • 实列向量包含初始状态值。有关初始状态的更多信息，请参见中idnlarx状态定义idnlarx．对于多实验数据，这是一个矩阵，其中每一列指定对应于该实验的模型的初始状态。

  • iddata对象，该对象包含在第一个示例之前的时刻的输入和输出示例数据．当iddata对象中包含的样本比模型中的最大延迟更多，只使用最近的样本。所需样品的数量等于max (getDelayInfo(模型)．

模型

iddata对象表示非线性ARX模型。

regressorType

要返回的回归器类型，指定为以下类型之一:

  • “所有”(默认)-所有回归器

  • “输入”-只有输入回归器

  • “输出”-只有输出回归量

  • “标准”-只有线性和多项式回归器

  • “自定义”-只有自定义回归器

输出参数

Rm

时间表所有或指定子集的回归量值。每一列中Rm包含与数据样例一样多的行。对于具有nr解释变量,Rm每个回归器包含一列。当数据包含多个实验,Rm是一个单元格数组，其中每个元素对应于一个实验回归器值的时间表。

Rs

用字符向量的单元格数组表示的回归器表达式。例如，表达式“u1(2)”通过延迟输入信号来计算回归器u1通过两个时间样本。同样,表达“y2 (t - 1)”通过延迟输出信号来计算回归器y2一次样本。

回归量的顺序Rs中对应的回归指标idnlarx对象属性模型。RegressorUsage．

例子

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打开生活的脚本

加载样本数据u和y。

负载twotankdata；t = 0.2;

采样时间为0.2秒。

创建数据对象并使用前1000个样本进行估计。

z = iddata (y, u, Ts);泽= z (1:1000);

估计非线性ARX模型。

模型= nlarx(ze，[3 2 1]);

得到回归量表达式。

Rs = getreg(模型);

得到回归量的值。

Rm = getreg(模型、泽);

评估单步预测的模型输出。

Y =评估(model.OutputFcn Rm.Variables);

前面的结果等价于。

Y_p =预测(模型、泽1,“z”）;Y = Y_p.OutputData;

兼容性的考虑

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行为在R2021a中改变

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