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findopOptions

选项设置findop

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语法

选择= findopOptions(模型)
选择= findopOptions(模型、名称、值)

描述

例子

选择= findopOptions (模型)创建一个默认的选项设置计算指定的操作点非线性ARX或Hammerstein-Wiener模型。使用点符号来修改这个选项设置为您的特定应用程序。选项,您不要修改保留默认值。

例子

选择= findopOptions (模型,名称,值)创建一个选项设置和选项指定一个或多个名称,值对参数。

例子

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打开生活的脚本

创建一个默认的选项设置findop使用一个idnlarx模型

选择= findopOptions (idnlarx);
打开生活的脚本

创建一个默认的选项设置findop使用一个idnlhw模型。

选择= findopOptions (idnlhw);

使用点符号来指定一个子空间高斯牛顿与最多25个迭代最小二乘搜索。

opt.SearchMethod =“gn”;opt.SearchOptions。MaxIterations= 25;
打开生活的脚本

创建一个选项设置findop使用一个idnlarx模型。指定一个最陡下降最小二乘搜索默认搜索选项。

选择= findopOptions (idnlarx,“SearchMethod”,“研究生”);

输入参数

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估计非线性模型,指定为以下之一:

  • idnlarx模型

  • idnlhw模型

名称-值对的观点

指定可选的逗号分隔条名称,值参数。的名字参数名称和吗价值相应的价值。的名字必须出现在引号。您可以指定几个名称和值对参数在任何顺序Name1, Value1,…,的家。

例子:“SearchMethod”、“研究生”指定一个最陡下降最小二乘搜索方法

数值搜索方法用于迭代参数估计中,指定为逗号分隔组成的“SearchMethod”和下列之一:

  • “汽车”线搜索算法的组合,“gn”,“lm”,“玲娜”,“研究生”在每个迭代方法在序列。第一个下降方向导致减少使用估计的成本。

  • “gn”- - - - - -子空间高斯牛顿最小二乘搜索。雅可比矩阵的奇异值小于GnPinvConstant * eps *马克斯(大小(J)) *规范(J)被丢弃在计算搜索方向。J雅可比矩阵。海赛矩阵的近似JTJ。如果没有这个方向,改善功能梯度方向。

  • “玲娜”——自适应子空间高斯牛顿搜索。特征值小于γ*马克斯(sv)黑森被忽略的sv包含黑森的奇异值。剩下的子空间的高斯牛顿方向计算。γ的初始值InitialGnaTolerance(见先进的在“SearchOptions”的更多信息)。这个值是增加的因素LMStep每次的搜索没有找到一个较低的价值标准在不到五两断。这个值是下降的因素2 * LMStep每次搜索成功没有任何两断。

  • “lm”——Levenberg-Marquardt最小二乘搜索,下一个参数值-pinv (H + d *我)*毕业生从上一个。H海赛,我是单位矩阵,研究生梯度。d是一个数量,增加到一个较低的价值标准。

  • “研究生”——最陡下降最小二乘搜索。

  • “lsqnonlin”——Trust-region-reflective算法lsqnonlin(优化工具箱)。需要优化工具箱™软件。

  • “fmincon”——约束非线性动力学。您可以使用序贯二次规划(SQP)和trust-region-reflective算法的fmincon(优化工具箱)解算器。如果你有优化工具箱软件,您还可以使用的内点和有效集算法fmincon解算器。指定的算法SearchOptions.Algorithm选择。的fmincon算法可能导致改进评估结果在以下场景:

    • 当有约束极小化问题范围对模型参数。

    • 模型结构的损失函数是非线性或非光滑函数的参数。

    • 多输出模型估计。行列式损失函数在默认情况下是最小化的多输出模型估计。fmincon直接算法能够减少这种损失函数。其他搜索方法等“lm”和“gn”由交替最小化损失函数行列式估计噪声方差和减少损失值对于一个给定的噪声方差值。因此,fmincon算法可以提供更好的效率和精度估计多输出模型。

搜索算法选项设置,指定为逗号分隔组成的“SearchOptions”和搜索选项设置字段的值取决于SearchMethod。

SearchOptions结构时SearchMethod被指定为“gn”,“玲娜”,“lm”,“研究生”,或“汽车”

字段名 描述 默认的
宽容

最低百分比区别的当前值损失函数及其预期改善在下一次迭代之后,指定为一个积极的标量。当预期改善的百分比小于宽容,迭代停止。估计预期的损失函数的改进在下一次迭代是基于高斯牛顿向量计算当前参数值。

 0.01
MaxIterations

最大数量的迭代期间损失函数最小化,指定为一个正整数。迭代停止时MaxIterations达到或另一个停止准则是满意,如宽容。

设置MaxIterations = 0启动过程的返回结果。

使用sys.Report.Termination.Iterations得到实际的迭代次数在估计,在哪里sys是一个idtf模型。

 20.
先进的

高级搜索设置,指定为一个结构有以下字段:

字段名 描述 默认的
GnPinvConstant

雅可比矩阵奇异值阈值,指定为一个积极的标量。雅可比矩阵的奇异值小于GnPinvConstant *马克斯(大小(J) *规范(J) * eps)被丢弃在计算搜索方向。适用时SearchMethod是“gn”。

 10000年
InitialGnaTolerance

初始值的γ,指定为一个积极的标量。适用时SearchMethod是“玲娜”。

 0.0001
LMStartValue

起始值搜索方向的长度d在Levenberg-Marquardt方法中,指定为一个积极的标量。适用时SearchMethod是“lm”。

 0.001
LMStep

的大小Levenberg-Marquardt一步,指定为一个正整数。下一个值搜索方向的长度dLevenberg-Marquardt方法LMStep前一个。适用时SearchMethod是“lm”。

 2
MaxBisections

最大数量的二分用于线搜索的搜索方向,指定为一个正整数。

 25
MaxFunctionEvaluations

最大数量的调用模型文件,指定为一个正整数。迭代停止如果调用模型文件的数量超过这个值。

 正
MinParameterChange

最小的参数更新允许每个迭代,指定为负的标量。

 0
RelativeImprovement

相对改进阈值,指定为负的标量。准则函数的迭代停止如果相对改善小于这个值。

 0
StepReduction

一步减少因素,指定为一个积极的标量,大于1。建议参数更新减少的因素StepReduction每次试一试。这一直持续到MaxBisections努力完成或一个较低的值的判别函数。

StepReduction并不适用于SearchMethod“lm”(Levenberg-Marquardt方法)。

 2

SearchOptions结构时SearchMethod被指定为“lsqnonlin”

字段名 描述 默认的
FunctionTolerance

终止宽容的损失函数最小化来确定的软件估计参数值,指定为一个积极的标量。

的价值FunctionTolerance是一样的吗opt.SearchOptions.Advanced.TolFun。

 1 e-5
StepTolerance

终止宽容估计参数值,指定为一个积极的标量。

的价值StepTolerance是一样的吗opt.SearchOptions.Advanced.TolX。

 1 e-6
MaxIterations

最大数量的迭代期间损失函数最小化,指定为一个正整数。迭代停止时MaxIterations达到或另一个停止准则是满意,如FunctionTolerance。

的价值MaxIterations是一样的吗opt.SearchOptions.Advanced.MaxIter。

 20.
先进的

高级搜索设置,指定为一个选项设置lsqnonlin。

有关更多信息,请参见优化选项表中优化选项(优化工具箱)。

 使用optimset (“lsqnonlin”)创建一个默认的选项集。

SearchOptions结构时SearchMethod被指定为“fmincon”

字段名 描述 默认的
算法

fmincon优化算法,指定为以下之一:

  • “sqp”——序贯二次规划算法。迭代算法满足边界,并且可以恢复南或正结果。它不是一个大规模的算法。有关更多信息,请参见大型和中型的算法(优化工具箱)。

  • “trust-region-reflective”-子空间基于interior-reflective牛顿方法的信赖域方法。这是一个大规模的算法。

  • “内点”-大规模算法需要优化工具箱软件。迭代算法满足边界,并且可以恢复南或正结果。

  • “激活集”——需要优化工具箱软件。算法可以采取大的步骤,这增加了速度。它不是一个大规模的算法。

关于算法的更多信息,请参阅约束非线性优化算法(优化工具箱)和选择算法(优化工具箱)。

 “sqp”
FunctionTolerance

终止宽容的损失函数最小化来确定的软件估计参数值,指定为一个积极的标量。

 1 e-6
StepTolerance

终止宽容估计参数值,指定为一个积极的标量。

 1 e-6
MaxIterations

最大数量的迭代期间损失函数最小化,指定为一个正整数。迭代停止时MaxIterations达到或另一个停止准则是满意,如FunctionTolerance。

 One hundred.

指定字段值SearchOptions,创建一个默认的findopOptions设置和修改字段使用点符号。任何字段,你不要修改保留默认值。

选择= findopOptions;opt.SearchOptions。MaxIterations= 15; opt.SearchOptions.Advanced.RelImprovement = 0.5;

输出参数

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选项设置findop命令,作为一个返回findopOptions对象。

兼容性的考虑

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另请参阅

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