模拟时间序列数据。

init_sys = idpoly([1 -0.99]，[]，[1 -1 - 0.2]);选择= simOptions ('AddNoise',真正的);u = iddata ([], 0 (400 0), 1);data = sim (init_sys u选择);

数据是一个IDDATA对象包含时间序列模型的模拟响应数据。

使用ARMAX模型进行估计数据估计数据。

na = 1;nb = 2;sys = armax(数据(1:20 00)，[na nb]);

预测使用4:1的预测范围的模型的输出。

K = 4;yp =预测(sys、数据、K);

yp是一个IDDATA对象。所预测的输出在被返回OutputData对象的属性。

比较预测和估计的数据输出。

情节(数据(201:400),yp (201:400));传奇(“估计数据”,的预测数据);

可替代地，绘制预测响应和估计数据，使用比较（SYS，数据，K）。

加载估计数据。

负载iddata1;数据= z1;

估计的顺序[2 2 1]的ARX模型。

sys1 = arx(data，[2,2,1]);

与2个极估计传递函数。

sys2 =特遣部队(数据,2);

创建一个预测选项集，用于为预测指定零初始条件。

选择= predictOptions ('初始条件','Z');

积为估计模型预测的输出。使用指定的预测选项设置，选择和指定预测范围为10指定绘制每个系统的预测输出线样式。

预测(sys1“r——”sys2,'B'10、数据、选择);

要更改显示选项，右键单击阴谋访问上下文菜单。例如，为了查看估计数据中，选择显示验证数据从上下文菜单。要查看预测错误，请选择预测误差图。

还可以使用比较命令。为此，首先创建一个选项集比较指定使用的零个初始条件。

选择= compareOptions ('初始条件','Z');比较(数据、sys1“r——”sys2,'B'，10，优化）;

使用估计的数据来估计模型，然后将预测模型的输出和预测模型使用计算预测命令。模拟预测模型来再现所预测的输出。

负荷估算数据。

负载iddata3z3数据= Z3;

根据数据估计一个多项式模型。

sys = polyest(z3，[2 2 2 0 0 1]);

预测使用的预测范围4中的系统响应。

K = 4;(x0, yp sysp] =预测(sys、数据、K);

yp为预测模型响应，x0为初始状态的估计值，sysp是预测模型。

与模拟输入的预测模型[data.OutputData, data.InputData]和初始条件x0。

选择= simOptions;opt.InitialCondition = x0;y = sim (sysp, [data.OutputData data.InputData],选择);

积的预测和模拟输出。

t = yp.SamplingInstants;情节(t, yp.OutputData'B'，T，YS，“r”);传奇(“预测的输出”,模拟输出的)

使用历史数据执行模型预测，以指定初始条件。你首先用预测命令并指定历史数据predictOptions选项集。然后，再现由历史数据手动映射到初始状态的预测的响应。

加载一个两输入，一输出的数据集。

负载iddata7z7

使用数据确定一个五阶状态空间模型。

sys = n4sid (z7 5);

拆分数据集分成两个部分。

ZA = Z7（1:15）;ZB型= Z7（16：端）;

假设您想要计算识别系统对数据的响应的提前10步的预测zB。为初始条件，使用的信号值中咱作为历史记录。也就是说，输入和输出值的时间紧接在数据之前zB。

IO =结构（“输入”，zA.InputData，“输出”，zA.OutputData）;选择= predictOptions ('初始条件'，IO）;

产生用于数据的10一步向前预测zB使用指定的初始条件和预测。

[YP，X0，预测] =预测（SYS，ZB，10，优化）;

yp为预测模型响应，x0是对应于所述预测模型的初始状态预测。你可以模拟预测运用x0作为初始条件来重现yp.OutputData。

现在，通过历史数据手动映射到初始状态再现输出。要做到这一点，尽量减少在时间跨度1步预测误差咱。

x0est = data2state（SYS，ZA）;

x0est的五个状态的值sys在当时瞬间紧接着最近的数据样本中咱。

的预测由于有十步预测范围，所以比原来的系统有更多的状态。指定视界导致的附加状态为零初始值，然后追加x0est。

x0Predictor =零（阶（预测值），1）;x0Predictor（端4：结束）= x0est;

使用以下工具模拟预测器[zB.OutputData, zB.InputData]作为输入信号x0Predictor作为初始条件。

uData = [zB.OutputData, zB.InputData];%预测所需信号[ysim，T，XSIM] = lsim（预测，UDATA，[]，x0Predictor）;

积的预测输出预测命令yp.OutputData和手动计算结果ysim。

yp.OutputData情节(t, t, ysim,“。”)

ysim等于yp.OutputData。