非线性模型识别基础

动态模型的系统辨识工具箱™软件数学输入之间的关系u (t)和输出y (t)的一个系统。

为非线性模型结构构建模型对象,访问模型属性。

系统辨识工具箱软件提供三种类型的非线性模型结构:

黑箱建模是非常有用的,当你的主要兴趣是在拟合数据不管一个特定模型的数学结构。

使用输出建模技术适合的复杂性和内部系统的输入输出耦合。

估计非线性ARX和Hammerstein-Wiener模型需要统一时域采样数据。

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。

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。

的评估报告包含信息和选项用于模型估计的结果。

如何处理识别模型。

模型对象类型包括数值模型,用于表示系统与固定系数和广义模型系统与可调或不确定的系数。