预测
预测模型确定K-step-ahead输出
语法
描述
这预测命令计算K-step-ahead输出使用测量确定模型的输入输出数据。识别模型,首先收集所有的输入输出数据,然后离线估计模型参数。执行在线状态估计的非线性系统使用实时数据,使用预测命令扩展而无味卡尔曼滤波器。
例子
预测时间序列模型响应
模拟时间序列数据。
init_sys = idpoly (-0.99 [1], [], [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对象包含模拟响应数据的时间序列模型。
估计ARMAX模型使用数据估计数据。
na = 1;nb = 2;sys = armax(数据(1:200)、(na nb));
预测模型的输出使用预测地平线的4。
K = 4;yp =预测(sys、数据、K);
yp是一个iddata对象。预测输出返回的OutputData对象的属性。
比较预测和估计数据输出。
情节(数据(201:400),yp (201:400));传奇(“估计数据”,的预测数据);
另外,绘制预测响应和估计数据,使用比较(sys、数据、K)。
情节为多个模型预测输出
负荷估算数据。
负载sdata1tt1;数据= tt1;
估计一个ARX模型[2 2 1]。
sys1 = arx(数据,(2 2 1));
估计2杆的传递函数。
sys2 =特遣部队(数据,2);
创建一个预测选项设置为指定零初始条件的预测。
选择= predictOptions (“InitialCondition”,“z”);
情节估计模型的预测输出。使用指定的预测选项设置,选择,并指定预测地平线10。指定行风格绘制每个系统的预测输出。
预测(sys1“r——”sys2,“b”10、数据、选择);
改变显示选项,右键单击访问上下文菜单的阴谋。例如,查看评估数据,选择显示验证数据从上下文菜单中。查看预测误差,选择预测误差图。
你也可以画出预测响应使用比较命令。要做到这一点,首先创建一个选项设置比较指定使用零初始条件。
选择= compareOptions (“InitialCondition”,“z”);比较(数据、sys1“r——”sys2,“b”10、选择);
复制通过仿真预测结果
使用估计的数据来估计模型,然后计算出预测模型输出和预测模型使用预测命令。模拟预测模型预测输出繁殖。
负荷估算数据。
负载sdata3umat3ymat3Ts
估计一个多项式模型的数据。
sys =保利(umat3、ymat3 [2 2 2 0 0 1);
使用预测地平线4预测系统响应。
K = 4;[yp, ic, sysp] =预测(sys, umat3 ymat3 K);
yp是预测模型反应,集成电路包含估计初始条件,sysp是预测模型。
模拟预测模型的输入[data.OutputData, data.InputData]和初始条件集成电路。
选择= simOptions;opt.InitialCondition = ic;y = sim (sysp, [ymat3 umat3],选择);
情节的预测和模拟输出。
ns =大小(y, 1);t = (1: Ts: ns) ';情节(t, yp,“b”、t、y“r”);传奇(“预测输出”,模拟输出的)
在评估使用初始条件得到预测模型
您在前面获得初始条件合并到您的模型预测。
加载数据。
负载iddata1icz1i
指定ARMAX估计选项来估计初始状态。
estimOpt = armaxOptions (“InitialCondition”,“估计”);
估计ARMAX模型和返回一个initialCondition对象集成电路封装了状态空间形式的初始条件。
na = 2;nb = 2;数控= 2;nk = 1;(sys, ic) = armax (z1i (na nb数控nk) estimOpt);
指定初始条件的预测。
predictOpt = predictOptions (“InitialCondition”、集成电路);
预测模型和获得模型响应。情节的响应y测量数据。
y =预测(sys、z1i predictOpt);情节(z1i y)传说(的测量数据,“预测响应”)
测量和预测反应的预测显示良好的协议。
理解使用历史数据预测模型
使用历史数据指定执行模型预测初始条件。你第一次预测使用预测命令并指定使用的历史数据predictOptions选项集。然后复制预测响应通过手动映射初始状态的历史数据。
加载两个输入,一个输出数据集。
负载iddata7z7
确定一个5次使用状态空间模型数据。
sys = n4sid (z7 5);
将数据集分为两部分。
咱= z7 (1:15);zB = z7(16:结束);
假设您想要计算10-step-ahead响应识别系统的预测数据zB。对于初始条件,使用信号值咱历史记录。也就是说,输入和输出值的时间立即前的数据zB。
IO =结构(“输入”zA.InputData,“输出”,zA.OutputData);选择= predictOptions (“InitialCondition”IO);
生成10-step-ahead预测数据zB使用指定的初始条件预测。
[yp, x0,预测]=预测(sys zB 10,选择);
yp是预测模型反应,x0相对应的初始状态预测模型吗预测。你可以模拟预测使用x0繁殖的初始条件yp.OutputData。
现在复制输出通过手动映射初始状态的历史数据。为此,最小化互译预测错误的时间跨度咱。
x0 = data2state (sys,咱);
x0包含的五个州的值sys当时即时最近期的数据样本后立即咱。
的预测比原系统有更多的国家由于所述预测地平线。指定额外的状态由地平线零初始值,然后添加x0。
x0Predictor = 0(订单(预测),1);x0Predictor (end-4:结束)= x0;
模拟预测使用[zB.OutputData, zB.InputData]作为输入信号x0Predictor作为初始条件。
uData = [zB.OutputData, zB.InputData];%所需信号预测[ysim t, xsim] = lsim(预测、uData [], x0Predictor);
情节的预测输出预测命令yp.OutputData和手工计算结果ysim。
yp.OutputData情节(t, t, ysim,“。”)
ysim是一样的yp.OutputData。
输入参数
输出参数
提示
右击的情节预测输出打开上下文菜单,你可以访问以下选项:
系统——选择视图预测响应系统。默认情况下,所有系统的反应是策划。
数据实验——仅供multi-experiment数据。从不同的实验数据之间切换。
特征——查看以下数据特点:
峰值——视图数据的绝对峰值。只适用于时域数据。
峰值响应——视图数据的峰值响应。只适用于频率特性数据。
平均值——视图数据的平均值。只适用于时域数据。
显示——只用于频域和频率特性数据。
级——查看系统的频率响应的大小。
阶段——查看系统的频率响应的阶段。
显示验证数据——数据用于预测模型响应。
I / O分组——数据集包含多个输入或输出通道。选择分组输入和输出通道的阴谋。
没有一个输出通道——情节在自己单独的轴。
所有——所有一起输入通道和输出通道分组。
I / O选择器——数据集包含多个输入或输出通道。选择输入和输出通道的一个子集阴谋。默认情况下,所有输出通道绘制。
网格——添加网格图。
正常化——正常化y轴的所有数据。
全视图——返回完整的视图。默认情况下,这个情节是全视图缩放。
预测地平线——设置预测地平线,或选择模拟。
初始条件——指定初始条件的处理。不适用于频率特性数据。
指定为以下之一:
估计——治疗初始条件估计参数。
零——设置初始条件为零。
吸收延迟和估计——吸收非零延迟到模型系数和治疗初始条件作为评价参数。使用这个选项仅供离散时间模型。
预测响应图——情节响应的预测模型。默认情况下,显示了响应图。
预测误差图——情节响应和预测数据之间的误差模型。
属性——打开属性编辑器对话框来定制属性。
