灰色矩形模型估计
估计系数的线性和非线性微分、差分和状态空间方程
功能
感动的 |
线性灰色矩形模型估计 |
nlgreyest |
估计非线性灰色矩形模型参数 |
idgrey |
线性颂歌(灰色矩形模型)与可识别参数 |
idnlgrey |
非线性灰色矩形模型 |
pem |
对线性和非线性模型预测误差估计 |
findstates |
估计模型的初始状态 |
初始化 |
设置或随机初始参数值 |
getinit |
值idnlgrey模型的初始状态 |
setinit |
设置idnlgrey模型对象的初始状态 |
getpar |
idnlgrey模型的参数值和属性参数 |
setpar |
设置初始参数值idnlgrey模型对象 |
getpvec |
模型参数不确定性和相关数据 |
setpvec |
修改模型参数值 |
sim卡 |
确定模型的模拟响应 |
greyestOptions |
选项设置为感动 |
nlgreyestOptions |
选项设置nlgreyest |
findstatesOptions |
选项设置findstates |
simOptions |
选项设置sim |
例子和如何
如何定义和估计线性灰色矩形模型在命令行。
这个例子展示了如何估算导热系数和传热系数的连续时间heated-rod灰色矩形模型系统。
对于这个示例显示了如何创建一个单输入和灰色矩形模型结构当你知道测量噪声的方差。
这个例子展示了如何使用线性和非线性模型参数估计的方框建模。
这个例子展示了如何估计模型参数化的波兰人,零,收益。
如何定义和估计非线性灰色矩形模型在命令行。
这个例子展示了如何编写ODE文件非线性灰色矩形模型在MATLAB和C墨西哥人文件。
结构参数化让你排除特定参数估计通过将这些参数设置为特定的值。
概念
灰色矩形模型类型的金宝app支持。
类型的数据估算灰色金宝app矩形模型支持。
之间的区别idgrey和idnlgrey模型对象用于表示灰色矩形模型对象。
一个确定的线性模型是用来模拟和预测系统对给定的输入输出和噪声信号。
配置在参数估计的损失函数最小化。评估后,使用模型质量指标来评估确定模型的质量。
的评估报告包含信息和选项用于模型估计的结果。
正则化的方法是指定约束模型的灵活性,从而减少不确定性的估计参数值。
