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体育

识别模型的预测误差

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语法

err = pe(sys,data,K)
err = pe(sys,data,K,opt)
[err,ice,sys_pred] = pe(___）
pe (sys、数据K,___）
pe (sys、Linespec数据,K,___）
pe (K sys1,…,sysN、数据,___）
pe (sys1, Linespec1,…,sysN LinespecN,数据,K,___）

描述

犯错= pe (sys，数据，K）返回K-步骤预测误差为识别的模型的输出sys．预测误差通过减去K-将测量输出的预测响应提前一步。预测误差是根据所涵盖的时间跨度计算的数据．有关预测响应计算的更多信息，请参见预测．

犯错= pe (sys，数据，K，选择）使用选项集返回预测错误，选择，以指定预测误差计算行为。

［犯错，冰，sys_pred= pe(___）还返回估计的初始条件，冰，以及预测系统，sys_pred．

pe (sys，数据，K，___）绘制预测误差。与前面任何输入参数组合一起使用。若要更改图中的显示选项，请右键单击图以访问上下文菜单。有关菜单的详细信息，请参见提示．

pe (sys，Linespec，数据，K，___）使用Linespec指定线条类型、标记符号和颜色。

pe (sysN sys1……,数据，K，___）绘制多个已识别模型的预测误差。体育自动选择颜色和线条样式。

pe (sys1, Linespec1,…,sysN LinespecN,数据，K，___）使用为每个模型指定的线条类型、标记符号和颜色。

输入参数

sys

识别模型。

数据

可测量的投入产出历史。

如果sys一个没有输入信号的时间序列模型是指定的吗数据作为一个iddata对象，没有输入。在这种情况下，您还可以指定数据作为过去时间序列值的矩阵。

K

预测地平线。

指定K作为数据采样时间的倍数的正整数。使用K =无穷计算纯模拟误差。

默认值:1

选择

预测选项。

选择选项集，创建使用peOptions，它配置了预测响应的计算。您可以指定的选项包括:

  • 初始条件的处理

  • 数据偏移量

Linespec

线条样式、记号笔和颜色

线条样式、标记和颜色，指定为字符向量。例如,“b”或“b +:”．

有关配置的详细信息Linespec,请参阅情节．

输出参数

犯错

预测误差。

犯错返回为iddata对象或矩阵，取决于你如何指定数据．例如，如果数据是一个iddata对象，那么也是犯错．

输出到时间为止tk并输入到时间瞬间t用于计算该时刻的预测误差t．

当K =无穷时，预测输出是对系统的纯模拟。

对于多次实验数据，犯错包含每个实验的预测误差数据。预测误差的时间跨度与观测数据相匹配。

冰

估计初始条件。

冰作为状态空间系统的初始状态的列向量返回，并作为initialCondition传递函数和多项式系统的对象。

sys_pred

预测系统。

sys_pred是一个动态系统。当你模拟的时候sys_pred,使用(数据。OutputData数据。InputData]作为输入，输出，yp，是这样的犯错。OutputData =数据。OutputData - yp．对于状态空间模型，软件使用x0e作为模拟时的初始条件sys_pred．

对于离散时间数据，sys_pred总是一个离散时间模型。

对于多次实验数据，sys_pred是一个模型数组，每个实验有一个条目。

例子

全部折叠

打开实时脚本

计算ARIX模型的预测误差。

利用误差数据计算噪声源的方差 e （ t ）.

获取噪声数据。

噪声= [(1:150)';(151:-1:2)'];负载iddata1z1；z1。Y = z1.y+噪声;

噪音的输出信号中加入三角形波吗z1,一个iddata对象。

估计有噪声数据的ARIX模型。

Sys = arx(z1，[2 2 1]，“IntegrateNoise”,真正的);

计算估计模型的预测误差。

K = 1;err = pe(z1,sys,K);

体育计算已识别模型输出的一步预测误差，sys．

计算噪声源的方差， e （ t ）.

Noise_var = err.y'*err.y/(299-nparams(sys)-order(sys));

将计算值与模型噪声方差进行比较。

sys。NoiseVariance

的输出sys。NoiseVariance匹配计算的方差。

打开实时脚本

加载估计数据。

负载iddata1；数据= z1;

估计一个有序的ARX模型[2 2 1]。

Sys1 = arx(data，[2 2 1]);

估计一个有两个极点的传递函数。

Sys2 = tfest(data,2);

绘制估计模型的预测误差。指定预测水平为10，并指定用于绘制各系统预测误差的线条样式。

体育(sys1“r——”sys2,“b”10、数据);

图中包含一个轴对象。axis对象包含2个line类型的对象。这些对象表示data (y1)、sys1、sys2。

若要更改显示选项，请右键单击绘图以访问上下文菜单。例如，查看评估数据，选择显示验证数据从上下文菜单。如需查看预测输出，请选择预测响应图．

提示

  • 右键单击预测误差图，打开上下文菜单，在这里您可以访问以下选项:

    • 系统—选择系统查看预测误差。默认情况下，绘制所有系统的预测误差。

    • 数据实验-仅用于多次实验数据。在不同实验的数据之间切换。

    • 特征—查看以下数据特征:

      • 峰值—查看数据的绝对峰值。只适用于时域数据。

      • 峰值响应—查看数据的峰值响应。仅适用于频率响应数据。

      • 平均值—查看数据的平均值。只适用于时域数据。

    • 显示—仅限频域和频响数据。

      • 级-查看系统频率响应的幅值。

      • 阶段-查看系统频响相位。

    • 显示验证数据-绘制用于计算预测误差的数据图。

    • I / O分组-用于包含多个输入或输出通道的数据集。在图上选择输入和输出通道的分组。

      • 没有一个-在各自独立的轴上绘制输入-输出通道。

      • 所有-将所有输入通道和所有输出通道组合在一起。

    • I / O选择器-用于包含多个输入或输出通道的数据集。选择要绘制的输入和输出通道的子集。默认情况下，绘制所有输出通道。

    • 网格-添加网格的情节。

    • 正常化-将图中所有数据的y刻度归一化。

    • 全视图-返回全视图。在默认情况下，该图形被缩放到全视图。

    • 预测地平线—设置预测水平，或选择模拟。

    • 初始条件-指定初始条件的处理。不适用于频率响应数据。

      指定为以下之一:

      • 估计-将初始条件作为估计参数。

      • 零—将所有初始条件设置为0。

      • 吸收延迟并估算-在模型系数中吸收非零延迟，并将初始条件作为估计参数。此选项仅用于离散时间模型。

    • 预测响应图-绘制预测模型响应图。

    • 预测误差图-绘制模型响应与预测数据之间的误差。默认情况下，会显示错误图。

    • 属性—打开“属性编辑器”对话框，自定义plot属性。

版本历史

R2006a之前介绍

另请参阅

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