精炼线性参数模型
什么时候改进模型
有两种情况，您可以改进线性参数模型的估计。
在第一种情况下，您已经估计了参数模型，并希望更新其自由参数的值，以改善拟合估计数据。如果您的先前估计因搜索算法约束而终止，这是有用的，例如允许允许的迭代次数或函数评估。但是，如果您的模型捕获基本动态，通常没有必要继续改善拟合 - 特别是当改善是百分比的一小部分时。
在第二种情况下，您可能使用其中描述的模型构造函数之一构建了模型用于构造线性模型结构的命令。在这种情况下，您将初始参数猜测构建到模型结构中，并希望优化这些参数值。
您指定的是改进模型
优化模型时，必须提供两个输入：
参数模型
数据 - 您可以使用相同的数据集来将模型精制为您最初用于估计模型的模型，或者您可以使用不同的数据集。
使用系统识别应用程序精炼线性参数模型
以下过程假定您要优化的模型已经在系统标识应用程序中。您可能会估计当前会话中的此模型或从MATLAB导入模型®工作区。有关将模型导入应用程序的信息，请参阅将模型导入应用程序。
改进您的模型：
在“系统标识”应用程序中，验证您是否具有正确的数据集工作数据改装模型的区域。
如果您使用的是与您用于估计模型的不同数据集，则将正确的数据拖动到工作数据区域。有关指定估计数据的更多信息，请参阅在应用中指定估计和验证数据。
选择估计>优化现有模型打开“模型精细”对话框。
有关对话框中选项的详细信息，请单击帮助。
选择要优化的模型
初始模型下拉列表或键入型号名称。型号名称必须位于Matlab工作区中的系统标识应用程序的模型板或变量。该模型可以是状态空间，多项式，过程，传递函数或线性灰度盒模型。模型的输入输出尺寸必须与工作数据的输入输出尺寸匹配。
（可选）修改选项估算选项标签。
输入模型名称时，“模型细化”对话框中的估计选项会覆盖初始模型设置。
扩张适合频率范围指定适合数据的频率范围。
扩张搜索选项指定搜索方法和其他搜索条件。
扩张正则化获取模型参数的正则化估计。在正则化选项对话框中指定正常化常量。要了解更多信息，请参阅模型参数的正则化估计。
点击估计改进模型。
验证新模型。看验证模型的方法。
在命令行中优化线性参数模型
如果您正在使用命令行，您可以使用PEM.改进参数模型估计。您还可以使用各种型号结构特定估计器 -SSEST.为了IDS.楷模，poly为了Idpoly.楷模，TFEST.为了idtf.模型，且灰为了idgrey.楷模。
炼油初始模型的一般语法如下：
m = pem（数据，init_model）
PEM.使用初始模型的属性。
您还可以指定配置目标函数和搜索算法设置的估计选项。有关更多信息，请参阅估计函数的参考页面。
您还可以从以下列表中选择一个网站：
