创建一个gydF4y2B一个idnlarxgydF4y2B一个通过指定一个ARX模型次向量建模。gydF4y2B一个

创建表单的顺序向量gydF4y2B一个[NA NB NK]gydF4y2B一个， 在哪里gydF4y2B一个nagydF4y2B一个和gydF4y2B一个注gydF4y2B一个是什么命令gydF4y2B一个一个gydF4y2B一个和gydF4y2B一个BgydF4y2B一个ARX模型多项式和gydF4y2B一个nkgydF4y2B一个是输入/输出延迟的数量。gydF4y2B一个

NA = 2;NB = 3;NK = 5;订单= [NA NB NK];gydF4y2B一个

构造一个非线性ARX模型gydF4y2B一个SYSgydF4y2B一个．gydF4y2B一个

output_name中=gydF4y2B一个'Y1'gydF4y2B一个；input_name =gydF4y2B一个'U1'gydF4y2B一个；Sys = idnlarx(output_name,input_name，[2 3 5]);gydF4y2B一个

查看输出函数。gydF4y2B一个

DISP（SYS.OUTPUTFCN）gydF4y2B一个

小波网络非线性函数:自动选择单元数的小波网络。线性函数:未初始化输出偏移:未初始化输入:[1×1 idpack。输出:[1×1 idpack.]Channel] LinearFcn: [1×1 nlident.internal.UseProjectedLinearFcn] NonlinearFcn: [1×1 nlident.internal.WavenetFcn] Offset: [1×1 nlident.internal.ChooseableOffset]

默认情况下，该模型使用由A表示的小波网络gydF4y2B一个wavenet.gydF4y2B一个对象，用于输出函数。的gydF4y2B一个wavenet.gydF4y2B一个对象包括线性和非线性分量。gydF4y2B一个

查看gydF4y2B一个解释变量gydF4y2B一个财产。gydF4y2B一个

disp (sys.Regressors)gydF4y2B一个

在变量Y1线性回归量，U1变量：{ 'Y1' 'U1'}时滞：{[1 2] [5 6 7]} UseAbsolute：[0 0] TimeVariable： 'T' 的回归量描述由该组gydF4y2B一个

的gydF4y2B一个idnlarxgydF4y2B一个构造函数将模型订单转换为gydF4y2B一个解释变量gydF4y2B一个形式。gydF4y2B一个

查看解释变量。gydF4y2B一个

GetReg（SYS）gydF4y2B一个

ans =gydF4y2B一个5×1细胞gydF4y2B一个{'y1（t-1）'} {'y1（t-2）'} {'u1（t-5）'} {'u1（t-6）'} {'u1（t-7）'}gydF4y2B一个

你可以使用gydF4y2B一个订单gydF4y2B一个语法指定简单的线性回归。但是，要创建更复杂的回归器，请使用regressor命令gydF4y2B一个linearreplusserorgydF4y2B一个，gydF4y2B一个PolynomialReogressorgydF4y2B一个,gydF4y2B一个customRegressorgydF4y2B一个的组合回归器gydF4y2B一个解释变量gydF4y2B一个语法gydF4y2B一个．gydF4y2B一个

构造一个gydF4y2B一个idnlarxgydF4y2B一个通过指定线性回归量建模。gydF4y2B一个

创建一个线性回归，其中包含两个输出滞后和两个输入滞后。gydF4y2B一个

output_name中=gydF4y2B一个'Y1'gydF4y2B一个；input_name =gydF4y2B一个'U1'gydF4y2B一个；var_names = {output_name中，input_name};output_lag = [1 2];input_lag = [1 2];滞后= {output_lag，input_lag};REG = linearRegressor（var_names，滞后）gydF4y2B一个

reg =变量y1, u1中的线性回归变量变量:{'y1' 'u1'}时滞:{[1 2][1 2]}UseAbsolute: [0 0] TimeVariable: 't'该集合描述的回归变量gydF4y2B一个

该模型包含回归器gydF4y2B一个Y（T-1）gydF4y2B一个，gydF4y2B一个Y（T-2）gydF4y2B一个，gydF4y2B一个u (t - 1)gydF4y2B一个,gydF4y2B一个u (2)gydF4y2B一个．gydF4y2B一个

构建gydF4y2B一个idnlarxgydF4y2B一个模型并查看回归器。gydF4y2B一个

sys = idnlarx（output_name，input_name，reg）;GetReg（SYS）gydF4y2B一个

ans =gydF4y2B一个4×1细胞gydF4y2B一个{' 1(t-1)'} {' 1(t-2)'} {' 1(t-1)'}}gydF4y2B一个

查看输出函数。gydF4y2B一个

DISP（SYS.OUTPUTFCN）gydF4y2B一个

小波网络非线性函数:自动选择单元数的小波网络。线性函数:未初始化输出偏移:未初始化输入:[1×1 idpack。输出:[1×1 idpack.]Channel] LinearFcn: [1×1 nlident.internal.UseProjectedLinearFcn] NonlinearFcn: [1×1 nlident.internal.WavenetFcn] Offset: [1×1 nlident.internal.ChooseableOffset]

查看regressor使用表。gydF4y2B一个

DISP（sys.regressorusage）gydF4y2B一个

Y1：LinearFcn Y1：NonlinearFcn ____________ _______________ Y1（T-1）真真Y1（T-2）真真U1（T-1）真真U1（T-2）真真gydF4y2B一个

所有回归器都是线性和非线性组件的输入gydF4y2B一个wavenet.gydF4y2B一个对象。gydF4y2B一个

使用线性回归集创建非线性ARX模型。gydF4y2B一个

创建一个线性回归，包含三个输出滞后和两个输入滞后。gydF4y2B一个

output_name中=gydF4y2B一个'Y1'gydF4y2B一个；input_name =gydF4y2B一个'U1'gydF4y2B一个；var_names = {output_name中，input_name};output_lag = [1 2 3];input_lag = [1 2];滞后= {output_lag，input_lag};REG = linearRegressor（var_names，滞后）gydF4y2B一个

Reg =变量中的线性回归y1，U1变量：{'Y1'U1'} LAGS：{[1 2 3] [1 2]} USEABSOLUTE：[0]时间等变：“T”此集合描述的回归器gydF4y2B一个

构建非线性ARX模型。gydF4y2B一个

sys = idnlarx（output_name，input_name，reg）;gydF4y2B一个

查看gydF4y2B一个解释变量gydF4y2B一个财产。gydF4y2B一个

disp (sys.Regressors)gydF4y2B一个

在变量Y1线性回归量，U1变量：{ 'Y1' 'U1'}时滞：{[1 2 3] [1 2]} UseAbsolute：[0 0] TimeVariable： 'T' 的回归量描述由该组gydF4y2B一个

SYSgydF4y2B一个使用gydF4y2B一个wavenet.gydF4y2B一个作为默认输出函数。将输出函数重新配置为gydF4y2B一个SIGMOIDNET.gydF4y2B一个．gydF4y2B一个

sys.OutputFcn =gydF4y2B一个'sigmoidnet'gydF4y2B一个；DISP（SYS.OUTPUTFCN）gydF4y2B一个

非线性函数:10单位的s形网络。线性函数:未初始化输出偏移:未初始化输入:[1×1 idpack。输出:[1×1 idpack.]Channel] LinearFcn: [1×1 nlident.internal.UseProjectedLinearFcn] NonlinearFcn: [1×1 nlident.internal.RidgenetFcn] Offset: [1×1 nlident.internal.ChooseableOffset]

指定当你构建一个非线性ARX模型乙状结肠网络输出功能。gydF4y2B一个

分配变量名称并指定回归集。gydF4y2B一个

output_name中=gydF4y2B一个'Y1'gydF4y2B一个；input_name =gydF4y2B一个'U1'gydF4y2B一个；R = linearRegressor（{output_name中，input_name}，{111}）;gydF4y2B一个

构建一个非线性ARX模型，指定gydF4y2B一个SIGMOIDNET.gydF4y2B一个输出函数。将s形展开中的项数设置为gydF4y2B一个15.gydF4y2B一个．gydF4y2B一个

sys = idnlarx (output_name input_name, r, sigmoidnet (15));gydF4y2B一个

查看输出功能规格。gydF4y2B一个

DISP（SYS.OUTPUTFCN）gydF4y2B一个

非线性函数:具有15个单元的Sigmoid网络。线性函数:未初始化输出偏移:未初始化输入:[1×1 idpack。输出:[1×1 idpack.]Channel] LinearFcn: [1×1 nlident.internal.UseProjectedLinearFcn] NonlinearFcn: [1×1 nlident.internal.RidgenetFcn] Offset: [1×1 nlident.internal.ChooseableOffset]

构造一个gydF4y2B一个idnlarxgydF4y2B一个在输出函数中只使用线性映射的模型。的参数值gydF4y2B一个[]gydF4y2B一个等于参数值gydF4y2B一个“线性”gydF4y2B一个．gydF4y2B一个

Sys = idnlarx([2 2 1]，[])gydF4y2B一个

SYS =非线性ARX模型用1个输出和1个输入输入：U1输出：Y1回归量：在变量Y 1，所有回归量模型输出是线性的回归量U1列表线性回归量。采样时间：1秒状态：创建者直接建设或改造。未估计。gydF4y2B一个

创建一个回归集，包括线性，多项式和自定义回归量。gydF4y2B一个

指定gydF4y2B一个lgydF4y2B一个作为一组线性回归流器gydF4y2B一个 ${\mathit{ygydF4y2B一个}}_{\mathrm{1gydF4y2B一个}}（gydF4y2B一个\mathit{tgydF4y2B一个}-gydF4y2B一个\mathrm{1gydF4y2B一个}）gydF4y2B一个$，gydF4y2B一个 ${\mathit{ugydF4y2B一个}}_{\mathrm{1gydF4y2B一个}}（gydF4y2B一个\mathit{tgydF4y2B一个}-gydF4y2B一个\mathrm{2gydF4y2B一个}）gydF4y2B一个$,gydF4y2B一个 ${\mathit{ugydF4y2B一个}}_{\mathrm{1gydF4y2B一个}}（gydF4y2B一个\mathit{tgydF4y2B一个}-gydF4y2B一个\mathrm{5gydF4y2B一个}）gydF4y2B一个$．gydF4y2B一个

L = linearRegressor（{gydF4y2B一个'Y1'gydF4y2B一个，gydF4y2B一个'U1'gydF4y2B一个}, {1, 2 [5]});gydF4y2B一个

指定gydF4y2B一个PgydF4y2B一个作为多项式回归器的集合gydF4y2B一个 ${\mathit{ygydF4y2B一个}}_{\mathrm{2gydF4y2B一个}}{（gydF4y2B一个\mathit{tgydF4y2B一个}-gydF4y2B一个\mathrm{4gydF4y2B一个}）gydF4y2B一个}^{\mathrm{2gydF4y2B一个}}$，gydF4y2B一个 ${\mathit{ygydF4y2B一个}}_{\mathrm{2gydF4y2B一个}}{（gydF4y2B一个\mathit{tgydF4y2B一个}-gydF4y2B一个\mathrm{5gydF4y2B一个}）gydF4y2B一个}^{\mathrm{2gydF4y2B一个}}$，gydF4y2B一个 ${\mathit{ygydF4y2B一个}}_{\mathrm{2gydF4y2B一个}}{（gydF4y2B一个\mathit{tgydF4y2B一个}-gydF4y2B一个\mathrm{6gydF4y2B一个}）gydF4y2B一个}^{\mathrm{2gydF4y2B一个}}$，gydF4y2B一个和gydF4y2B一个 ${\mathit{ygydF4y2B一个}}_{\mathrm{2gydF4y2B一个}}{（gydF4y2B一个\mathit{tgydF4y2B一个}-gydF4y2B一个\mathrm{7gydF4y2B一个}）gydF4y2B一个}^{\mathrm{2gydF4y2B一个}}$．gydF4y2B一个

P = polynomialRegressor（gydF4y2B一个'Y2'gydF4y2B一个，4：7,2）;gydF4y2B一个

指定gydF4y2B一个CgydF4y2B一个作为自回归gydF4y2B一个 $\mathrm{罪gydF4y2B一个}（gydF4y2B一个{\mathit{ygydF4y2B一个}}_{\mathrm{1gydF4y2B一个}}（gydF4y2B一个\mathit{tgydF4y2B一个}-gydF4y2B一个\mathrm{1gydF4y2B一个}）gydF4y2B一个{\mathit{ugydF4y2B一个}}_{\mathrm{1gydF4y2B一个}}（gydF4y2B一个\mathit{tgydF4y2B一个}-gydF4y2B一个\mathrm{2gydF4y2B一个}）gydF4y2B一个+gydF4y2B一个{\mathit{ugydF4y2B一个}}_{\mathrm{2gydF4y2B一个}}（gydF4y2B一个\mathit{tgydF4y2B一个}-gydF4y2B一个\mathrm{2gydF4y2B一个}）gydF4y2B一个）gydF4y2B一个$， 使用gydF4y2B一个＠gydF4y2B一个符号来创建一个匿名函数句柄。gydF4y2B一个

C = customRegressor（{gydF4y2B一个'Y1'gydF4y2B一个，gydF4y2B一个'U1'gydF4y2B一个，gydF4y2B一个'U2'gydF4y2B一个}，{1 2 2}，@（x，y，z）sin（x。* y + z））;gydF4y2B一个

将回归器组合成一个回归集gydF4y2B一个RgydF4y2B一个．gydF4y2B一个

R = [L; P; C]gydF4y2B一个

r =gydF4y2B一个3×1对象gydF4y2B一个[3 1]数组线性回归器，多项式回归器，customregression对象。------------------------------------ 1。线性解释变量y₁,u1变量:{“日元”的u1}滞后:{[1][2 - 5]}UseAbsolute: [0 0] TimeVariable:“t ' ------------------------------------ 2。Order 2 regressors in variables y2 Order: 2 variables: {'y2'} lag: {[4 5 6 7]} UseAbsolute: 0 AllowVariableMix: 0 AllowLagMix: 0 TimeVariable: 't' ------------------------------------自定义回归器:sin(y1(t-1).*u1(t-2)+u2(t-2)) VariablesToRegressorFcn: @(x,y,z)sin(x.*y+z) Variables: {'y1' 'u1' 'u2'gydF4y2B一个

创建非线性ARX模型。gydF4y2B一个

SYS = idnlarx（{gydF4y2B一个'Y1'gydF4y2B一个，gydF4y2B一个'Y2'gydF4y2B一个}，{gydF4y2B一个'U1'gydF4y2B一个，gydF4y2B一个'U2'gydF4y2B一个}，r）gydF4y2B一个

sys =具有两个输出和两个输入的非线性ARX模型输入:u1, u2输出:y1, y2回归量:1。变量y1 u1 2的线性回归。变量y2的二阶回归量。自定义回归器:sin(y1(t-1).*u1(t-2)+u2(t-2))所有回归器列表输出函数:输出1:小波网络输出2:小波网络采样时间:1秒状态:通过直接构造或变换创建。未估计。gydF4y2B一个

使用线性ARX模型而不是回归器集来构建非线性ARX模型。gydF4y2B一个

使用。构建线性ARX模型gydF4y2B一个idpolygydF4y2B一个．gydF4y2B一个

A = [1 -1.2 0.5];B = [0.8 1];线性模型= idpoly(A, B，gydF4y2B一个“t”gydF4y2B一个，0.1）;gydF4y2B一个

使用点表示法为模型指定输入和输出名称。gydF4y2B一个

linearmodel.outputname =.gydF4y2B一个'Y1'gydF4y2B一个；LinearModel。InputName =gydF4y2B一个'U1'gydF4y2B一个；gydF4y2B一个

使用线性ARX模型构造非线性ARX模型。gydF4y2B一个

m1 = idnlarx（linearmodel）gydF4y2B一个

M1 =带有1个输出的非线性ARX模型和1个输入输入：U1输出：Y1回归：变量中的线性回归y1，U1列表所有回归量输出功能：小波网络采样时间：0.1秒状态：通过直接构建或转换创建。未估计。gydF4y2B一个

您可以从任何识别的离散时间线性模型的线性ARX模型。gydF4y2B一个

从估计数据估算二阶状态空间模型gydF4y2B一个Z1gydF4y2B一个．gydF4y2B一个

负载gydF4y2B一个Iddata1.gydF4y2B一个Z1gydF4y2B一个ssmodel = ssest（z1,2，gydF4y2B一个“t”gydF4y2B一个, 0.1);gydF4y2B一个

构建非线性ARX模型gydF4y2B一个ssModelgydF4y2B一个．该软件使用的输入和输出的名字是gydF4y2B一个ssModelgydF4y2B一个提取物gydF4y2B一个Z1gydF4y2B一个．gydF4y2B一个

m2 = idnlarx（ssmodel）gydF4y2B一个

m2 = 1个输出1个输入的非线性ARX模型输入:u1 Outputs: y1回归量:变量y1中的线性回归量，所有回归量列表输出函数:小波网络采样时间:0.1秒状态:直接构造或变换产生。未估计。gydF4y2B一个

通过修改修改分配回归gydF4y2B一个回归gydF4y2B一个表格gydF4y2B一个

构造具有两个输入和两个输出的非线性ARX模型。gydF4y2B一个

创建变量名和回归量。gydF4y2B一个

varnames = {gydF4y2B一个'Y1'gydF4y2B一个，gydF4y2B一个'Y2'gydF4y2B一个，gydF4y2B一个'U1'gydF4y2B一个，gydF4y2B一个'U2'gydF4y2B一个};LAGS = {[11] 3]，[11]，[11]，[1 3]};reg = linearreborlardor（varnames，滞后）;gydF4y2B一个

创建输出功能规范gydF4y2B一个FCN.gydF4y2B一个使用gydF4y2B一个wavenet.gydF4y2B一个用于将回归器映射到输出gydF4y2B一个Y1gydF4y2B一个和gydF4y2B一个SIGMOIDNET.gydF4y2B一个用于将回归器映射到输出gydF4y2B一个Y2gydF4y2B一个．映射对象都包含线性和非线性组件。gydF4y2B一个

fcn = [wavenet; sigmoidnet];gydF4y2B一个

构建非线性ARX模型。gydF4y2B一个

output_name = {gydF4y2B一个'Y1'gydF4y2B一个'Y2'gydF4y2B一个};input_name = {gydF4y2B一个'U1'gydF4y2B一个'U2'gydF4y2B一个};sys = idnlarx (fcn output_name input_name,注册)gydF4y2B一个

SYS =带有2个输出和2个输入输入的非线性ARX模型：U1，U2输出：Y1，Y2回归器：变量中的线性回归y1，Y2，U1，U2列表所有回归输出功能：输出1：小波网络输出2：乙块网络具有10个单位采样时间：1秒状态：通过直接构建或转换创建。未估计。gydF4y2B一个

显示gydF4y2B一个回归gydF4y2B一个表格gydF4y2B一个

DISP（sys.regressorusage）gydF4y2B一个

Y1：LinearFcn Y1：NonlinearFcn Y2：LinearFcn Y2：NonlinearFcn ____________ _______________ ____________ _______________ Y1（T-1）真真真真Y1（T-2）真真真真Y1（T-3）真真真真Y2（叔1）真真真真Y2（T-2）真真真真U1（T-1）真真真真U1（T-2）真真真真U2（T-1）真真真真U2（叔3）真真真真gydF4y2B一个

表的行代表了回归器。表的前两个列代表了输出的映射的线性和非线性分量gydF4y2B一个Y1gydF4y2B一个（gydF4y2B一个wavenet.gydF4y2B一个）.最后两列表示到输出的映射的两个组件gydF4y2B一个Y2gydF4y2B一个（SIGMOIDNET）gydF4y2B一个．gydF4y2B一个

在此表中，所有的输入和输出的回归量被输入到所有组件。gydF4y2B一个

去除那个gydF4y2B一个Y2（T-2）gydF4y2B一个回归的人gydF4y2B一个Y2gydF4y2B一个非线性组件。gydF4y2B一个

sys.regressorusage {4,4} = false;DISP（sys.regressorusage）gydF4y2B一个

Y1：LinearFcn Y1：NonlinearFcn Y2：LinearFcn Y2：NonlinearFcn ____________ _______________ ____________ _______________ Y1（T-1）真真真真Y1（T-2）真真真真Y1（T-3）真真真真Y2（叔1）真真真假Y2（T-2）真真真真U1（T-1）真真真真U1（T-2）真真真真U2（T-1）真真真真U2（叔3）真真真真gydF4y2B一个

表显示gydF4y2B一个假gydF4y2B一个此回归组分对。gydF4y2B一个

从中删除所有输出回归gydF4y2B一个Y1gydF4y2B一个非线性组件。gydF4y2B一个

在“名称”中存储回归器名称gydF4y2B一个．gydF4y2B一个

名称= sys.regressorUsage.properties.rodeS.Rownames;gydF4y2B一个

确定包含y的行的索引gydF4y2B一个1gydF4y2B一个或ygydF4y2B一个2gydF4y2B一个并设置相应的值gydF4y2B一个Y1：NonlinearFcngydF4y2B一个到gydF4y2B一个假gydF4y2B一个．gydF4y2B一个

idx =包含(名称,gydF4y2B一个'Y1'gydF4y2B一个）|包含（名称，gydF4y2B一个'Y2'gydF4y2B一个）;sys。RegressorUsage{idx,2} = false; disp(sys.RegressorUsage)

日元:LinearFcn y1: NonlinearFcn y2: LinearFcn y2: NonlinearFcn  ____________ _______________ ____________ _______________ 日元(t - 1)真的假的真的真的y1(2)真的假的真的真的y1(条t - 3)真的假的真的真的y2 (t - 1)真的假的真的假y2(2)真的假的真的真的u1 (t - 1)真的真的真的真的u1(2)真的真的真的真的u2 (t - 1)真的真的真的真的U2 (t-3)真真真真gydF4y2B一个

表值反映了新的赋值。gydF4y2B一个

的gydF4y2B一个回归gydF4y2B一个该表为单独控制回归量分配提供了完全的灵活性。gydF4y2B一个