Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Функции извлечения информации о модели ⇐ ПредыдущаяСтр 8 из 8
В данную группу входят следующие 6 функций: • getmfth— возвращает имя m-файла, созданного функцией mf2th; • getneap — возвращает количество данных эксперимента, использованных для оценивания модели; • getff — возвращает значения АЧХ и ФЧХ для заданных частотного диапазона и модели в частотном формате; • gett - возвращает значение интервала дискретизации, заданного для модели; • getzp — возвращает значения нулей и полюсов модели из матрицы zepo-формата, созданной с применением функции th2zp; • th2par — возвращает параметры модели исходя из ее тета-представления. Для примера создадим ARX-модель 3-го порядка и выведем числовые значения ее нулей и полюсов: » load dryer2 %3агрузка данных » z = [y2 u2]; » th = arx(z,[3 2 1]); %Оценивание модели » [zepo,k] = th2zp(th); %Формирование матрицы нулей и полюсов » [ze,po] = getzp(zepo) %Вывод исловых значений ze = -16.1043 ро = -0.8574 0.5719 + 0.3084i 0.5719 - 0.3084i В выведенном результате ze — обозначение нуля, ро — полюсов. Более подробную информацию о данных функциях можно получить, используя справочную систему MATLAB. Функции проверки адекватности модели В данную группу входят следующие 5 функций. Функция compare Функция compare позволяет сравнить выходы модели и объекта: compare(z,th); [yh,fit] = compare(z,th,k,sampnr,leveladj) Здесь используются следующие аргументы: • z — матрица данных; • th — имя модели в тета-формате; • к — количество предыдущих значений выхода объекта y(t - k), используемых для прогноза по модели (по умолчанию не используются); • sampnr — вектор-строка, элементы которого задают моменты времени, для которых будет строиться график; • если leveladj = 'yes' то выходы как модели, так и объекта будут начинаться из нуля. Возвращаемые величины: • при использовании первой формы записи функции выводятся paфики выходов объекта и построенной модели; • при второй форме записи выводятся числовые значения прогноза модели yh и оценка адекватности модели fit, рассчитываемая по формуле fit = norm(yh - y)/sqrt(length(y)), где norm — в данном случае обозначение нормы вектора, length — количество элементов вектора, sqrt — обозначение операции извлечения квадратного корня.
Рассмотрим пример: » load dryer2 %3aгрузка данных » z = [y2 u2]; » ze = z(1:250,:); %Формирование выборки для оценивания модели » zv = z(251:500,:); %Формирование выборки для проверки модели
» th=armax(ze,[2 3 10]); %Оценивание ARX » compare(zv,th,6); %Сравнение выходов модели и объекта Здесь в качестве выхода объекта, с которым производится сравнение выхода модели, использована часть исходных данных — zv. Результат сравнения отображает рис.
Функция idsim Функция idsim возвращает выход модели тета-формата: у = idsim([u e],th) [у, ysd] = idsim(u,th) Здесь: • u — вектор значений входного сигнала (матрица входных сигналов в случае многомерного объекта); • е — вектор значений шума (если не задан, принимается равным нулю); • th — модель в тета-формате. Возвращаемые величины: • y — выход модели при зданном входе; • ysd — соответствующие стандартные отклонения. Функция ре Функция ре прогнозирует ошибку модели при заданном входе и известном выходе объекта: е = pe(z,th) Здесь: • z — матрица данных формата z = [у и]; • th — модель тета-формата; • е — возвращаемый вектор значений ошибки, вычисляемых по формуле e(t) = H-1(z)[y(t) - W(z)u(t)] Функция predict Функция predict осуществляет прогноз выхода объекта по его тета-модели и с учетом информации о предыдущих фактических значениях выхода (рекомендована для расчета прогноза значений временной последовательности): ур = predict(z,th) [yp,thpred] = predict(z,th,k) Аргументы z и th здесь те же, что и для предыдущей функции, к — количество используемых при прогнозе предшествующих фактических значений выхода, по умолчанию к=1. Возвращаемые величины: • ур — прогнозируемые значения; • thpred — прогнозирующее звено в тета-формате. Функция resid Функция resid вычисляет остаточную ошибку для заданной модели и соответствующие корреляционные функции: [е,г] = resid(z,th) [е,г] = resid(z,th,M,maxsize) resid(r) Аргументы z, th, maxsize описаны ранее. Аргумент М задает число значений аргумента при расчете корреляционных функций. Возвращаемые величины: е — вектор остаточных ошибок модели, r— матрица значений АКФ процесса e(t) и значений ВКФ между остаточными ошибками и входами вместе с соответствующими 99%-ми доверительными интервалами. Кроме возврата указанных значений выводятся графики данных функций. График может быть выведен повторно вызовом функции в форме resid(r).
Для примера проведем оценивание ARX-модели 3-го порядка с последующим использованием рассматриваемой функции: » load dryer2 %3aгрузка данных » z = [y2 u2]; » th = arx(z,[3 2 1]); %Оценивание ARX-модели » [e,r] = resid(z,th) %Расчет остаточной ошибки и вывод графиков АКФ и ВКФ е = 0.1374 -0.1775 0.0344 0.0152 .... Здесь из соображений экономии приведены только несколько первых рассчитанных значений остаточных ошибок модели. Графики соответствующих АКФ и ВКФ представлены на рис. Прочие функции Ниже представлен ряд разнохарактерных функций, которые можноназвать прочими: • Функция auxvar возвращает информацию о вспомогательных переменных iterjinfo, lim, maxiter, maxsize, tol и Т. Для получения более подробной информации используйте команду help auxvar • Функция freqfunc возвращает информацию об описании модели в частотном формате. Для получения более подробной информации используйте команду help freqfunc • Функция idsimsd иллюстрирует неопределенность в моделировании выхода тета-модели: idsimsd(u,th) idsimsd(u,th,N,noise) Функция возвращает график выходов N моделей (N по умолчанию равно 10) при заданных входе u и тета-модели th. Коэффициенты отмеченных моделей задаются случайно в соответствии с матрицей ковариаций тета-модели. Если noise='noise', то в модель вводится моделируемый шум наблюдений. При noise = 'nonoise' шум отсутствует. • Функция nuderst задает шаг численного дифференцирования, используемый, в частности, в функциях th2ff и th2zp: nds = nuderst(pars) где: о pars — коэффициенты, вектор-строка; o nds: - вектор-строка, k-й элемент которого представляет собой задаваемый шаг вариации k -го коэффициента. • Функция theta возвращает информацию о тета-формате модели Для получения более подробной информации используйте команду help theta
|
||||||
Последнее изменение этой страницы: 2017-02-10; просмотров: 88; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 3.144.116.159 (0.015 с.) |