idLinear

非线性ARX模型的线性映射对象

全部展开页面

描述

一个idLinear对象实现了一个仿射函数，并且是估计非线性ARX模型的映射函数。映射函数使用线性权值和偏移量的组合。与非线性模型的其他映射对象不同的是idLinear对象不包含对非线性组件的容纳。

数学上,idLinear是一个线性函数 $y ＝ F （ x ）$ 映射米输入X（t) = (x（t₁），x₂（t),…x_米（t)]^T到标量输出y（t)。。F的(仿射)函数是x：

$y （ t ）＝ y_{0} + {（ Χ （ t ） - \bar{X} ）}^{T} P l$

在这里:

X（t)是一个米-乘1向量的输入，或者解释变量,意思是 $\bar{Χ}$ ．
y₀是输出偏移量，一个标量。
P是一个米——- - - - - -p投影矩阵,米是回归数和是吗p为线性权值的个数。米必须大于或等于p．
l是一个p-乘1的权重向量。

集idLinear作为价值OutputFcn财产的idnlarx模型。例如,指定idLinear当你估计idnlarx使用以下命令建模。

sys = nlarx(数据、解释变量idLinear)

当nlarx估计模型，它也估计的参数idLinear函数。

使用idLinear当您想要创建非线性ARX模型时，该模型对回归器进行线性操作。回归量本身可以是输入和输出的非线性函数。的polynomialRegressor和customRegressor命令允许您创建这样的回归器。当idnlarx模型没有自定义回归器，并且输出函数被设置为idLinear，模型类似于线性ARX模型。而对于非线性ARX模型，偏移量是一个可估计的参数。

您可以配置idLinear对象以禁用组件并修复参数。使用评估对给定的输入向量计算函数的输出。

创建

语法

林= idLinear

描述

例子

林= idLinear创建一个idLinear对象林与未知参数。

属性

全部展开

`输入`- - - - - -输入信号信息
信号属性值

用于估计的信号的输入信号信息，指定为的向量米调控房地产的价值,米为输入信号的个数。的输入每个输入信号的属性如下:

的名字—输入信号的名称，用“1-by-”表示米字符串或字符数组，其中米输入的数量是多少
的意思是—输入信号的平均值，指定为数字标量
范围—输入信号的范围，用2-by-表示米包含最小值和最大值的数字数组

`输出`- - - - - -输出信号的信息
信号属性值

输出信号信息，指定为特定属性值。的输出属性如下:

的名字—输出信号的名称，指定为字符串或字符数组
的意思是—输出信号的平均值，指定为数字标量
范围—输出信号的范围，指定为2乘1的数字数组，包含最小值和最大值。

`LinearFcn`- - - - - -线性函数参数
线性函数属性值(默认)

线性函数的参数，具体如下:

价值——的价值l'，指定为1-by-米向量。
免费的—选择更新的项价值在估计。指定为逻辑标量。软件是为了纪念免费的说明仅当起始值为价值是有限的。默认值为真正的．
最低-最小界限价值，指定为1-by-p向量。如果最低用有限值和?的初始值指定价值是有限的，然后软件强制在模型估计期间的最小界限。
最大-最大上限值价值，指定为1-by-p向量。如果最大用有限值和?的初始值指定价值是有限的，然后软件在模型估计期间强制最大界限。
SelectedInputIndex——指数idLinear输入(见输入。的名字)作为线性函数的输入，指定为1 × -n_r整数向量,n_r为输入的个数。的RegressorUsage财产的idnlarx模型决定了这些指标。

`抵消`- - - - - -偏移项参数
抵消属性值

offset项的参数，指定如下:

价值—偏移值，指定为标量。
免费的-更新选项价值在估计期间，指定为标量逻辑。软件是为了纪念免费的规范的假只有当价值价值是有限的。默认值为真正的．
最低-最小界限价值，指定为数字标量或负．如果最低是用一个有限值指定的价值是有限的，然后软件强制在模型估计期间的最小界限。默认值为负．
最大-最大上限值价值，指定为数字标量或正．如果最大用有限值和?的初始值指定价值是有限的，然后软件在模型估计期间强制最大界限。默认值为正．

例子

全部折叠

估计非线性ARX模型`idLinear`作为输出函数

打开生活的脚本

加载数据。

负载iddata7z7

创建一个idLinear映射对象l．

L = idLinear;

创建模型回归器，包括非线性多项式回归器。

Reg1 = linearRegressor ({“日元”，‘u1’}, {1:4, 0:4});Reg2 = polynomialRegressor ({“日元”，‘u1’},{1:2, 0:2}, 2,假的,真的,真的);Reg3 = polynomialRegressor ({“日元”，‘u1’},{2, 1:3} 3假的,真正的);

估计非线性ARX模型。

sys = nlarx (z7 [Reg1; Reg2 Reg3],左)

sys = 1个输出2个输入的非线性ARX模型。变量y1 u1 2的线性回归。在变量y1 u1 3中二阶回归量。输出函数:无样本时间:1秒状态:使用NLARX对时域数据“z7”进行估计。拟合估计数据:43.22%(预测焦点)FPE: 5.66, MSE: 4.963

兼容性的考虑

全部展开

使用以前的`idnlarx`和`idnlhw`不建议映射对象名称。

不建议从R2021b开始

从R2021b开始，映射对象(也称为非线性)使用的非线性组件idnlarx和idnlhw对象被重命名。名称更改如下表所示。

Pre-R2021b名字	R2021b名字
`wavenet`	`idWaveletNetwork`
`sigmoidnet`	`idSigmoidNetwork`
`treepartition`	`idTreePartition`
`customnet`	`idCustomNetwork`
`饱和`	`idSaturation`
`死区`	`idDeadZone`
`pwlinear`	`idPiecewiseLinear`
`poly1d`	`idPolynomial1D`
`unitgain`	`idUnitGain`
`线性`	`idLinear`
`neuralnet`	`idFeedforwardNetwork`

使用旧名称的脚本仍然可以正常运行，尽管它们会产生警告。考虑使用新名称以保持与新开发的特性和算法的兼容性。目前还没有计划排除这些对象名的使用

不建议使用以前的非线性估计器性质

不建议从R2021a开始

从R2021a开始，映射对象的属性，以前称为非线性估计美国政府已经改组。这些对象wavenet(W),sigmoidnet(年代)treepartition(T)customnet(C)线性(L).财产变更不适用于neuralnet．不鼓励使用下表中r2021a之前的属性。然而，该软件仍然接受设置这些属性的命令。目前还没有计划排除这类命令。

Pre-R2021a财产	R2021a财产	适用的映射对象
`NumberOfUnits`	`NonlinearFcn。NumberOfUnits`	W S、T、C
`LinearTerm`	`LinearFcn。使用`，`偏移量。使用`	W S C
`参数`	分成三部分: `LinearFcn。价值` `偏移量。价值` `NonlinearFcn。参数`	W S、T、C、L `线性`(左)不包括`NonlinearFcn。参数`．
`选项`	`NonlinearFcn。结构`	W T