估计使用armax模型
这个例子展示了如何估计线性多项式与ARMAX模型结构对于三个输入,使用迭代估计方法(味噌)系统armax。所有可用的总结评估工具箱中的命令,明白了模型估计的命令。
加载一个样本数据集z8有三个输入和一个输出,测量1秒的时间间隔和包含500个数据样本。
负载iddata8
使用armax两个构造idpoly模型对象,估计的参数:
通常,您尝试不同模型的订单和比较结果,最终选择最好最简单的模型,描述了系统动力学。下面的命令指定了估计的数据集,z8的命令一个,B,C多项式为na,注,数控,分别。nk的(0 0 0)指定,没有输入延迟三个输入通道。
选择= armaxOptions;opt.Focus =“模拟”;opt.SearchOptions。麦克斯特ations = 50; opt.SearchOptions.Tolerance = 1e-5; na = 4; nb = [3 2 3]; nc = 4; nk = [0 0 0]; m_armax = armax(z8, [na nb nc nk], opt);
焦点,宽容,麦克斯特估计选项配置估计目标函数和属性的搜索算法。的焦点选项指定是否模型模拟或预测应用程序进行了优化。的宽容和麦克斯特搜索选项指定何时停止估计。关于这些属性的更多信息,请参阅armaxOptions参考页面。
armax是一个版本的聚ARMAX模型与简化的语法结构。的armax两个构造方法idpoly模型对象和估计其参数。
视图的信息生成的模型对象。
m_armax
m_armax =离散ARMAX模型:一个(z) y (t) = B (z) u (t) + C (z) e (t) (z) = 1 - 1.284 z ^ 1 + 0.3048 z ^ 2 + 0.2648 z ^ 3 - 0.05708 z ^ 4 B1 (z) = -0.07547 + 1.087 z ^ 1 + 0.7166 z ^ 2 B2 (z) = 1.019 + 0.1142 z ^ 1 B3 (z) = -0.06739 + 0.06828 z ^ 1 + 0.5509 z ^ 2 C (z) = 1 - 0.06096 z ^ 1 - 0.1296 z ^ 2 + 0.02489 z ^ 3 - 0.04699 z ^ 4样品时间:1秒参数化:多项式订单:na = 4 nb =(3 2 3)数控= 4 nk =[0 0 0]很多免费的系数:16使用“polydata”、“getpvec”、“getcov”参数及其不确定性。状态:估计ARMAX使用时域数据”z8等车型后“亨里克·菲克斯。适合估算数据:80.86%(模拟聚焦)消防工程:2.888,MSE: 0.9868
m_armax是一个idpoly模型对象。这个多项式的系数代表估计参数模型。您可以使用礼物(m_armax)显示额外的信息模型,包括参数的不确定性。
查看所有属性值为这个模型。
get (m_armax)
答:[1 -1.2836 0.3048 0.2648 -0.0571]B: {[-0.0755 1.0870 0.7166] [1.0188 - 0.1142] [-0.0674 0.0683 0.5509]} C: [1 -0.0610 -0.1296 0.0249 -0.0470] D: 1 F: {[1] [1] [1]} IntegrateNoise: 0变量:“z ^ 1”IODelay:[0 0 0]结构:[1 x1 pmodel。多项式]NoiseVariance: 2.7984 InputDelay: x1双[3]OutputDelay: 0 InputName: {3 x1细胞}InputUnit: {3 x1细胞}InputGroup: [1 x1 struct] OutputName:{“日元”}OutputUnit: {"} OutputGroup: [1 x1 struct]指出:[0 x1字符串]用户数据:[]的名字:“Ts: 1 TimeUnit:“秒”SamplingGrid: [1 x1 struct]报告:[1 x1 idresults.polyest]
的报告模型属性包含估计结果的详细信息。查看里面的属性和值报告,使用点符号。例如:
m_armax.Report
ans =状态:估计使用模拟的ARMAX焦点的方法:“ARMAX”InitialCondition:“零”适合:[1 x1 struct]参数:[1 x1 struct] OptionsUsed: [1 x1 idoptions。保利]RandState: [1 x1 struct] DataUsed: [1 x1 struct]终止:[1 x1 struct]
这个动作显示的内容评估报告,如质量度量模型(适合),搜索终止准则(终止),估计数据的记录(DataUsed)和选项(OptionsUsed)。
