findstatesOptions
选项设置findstates
描述
例子
使用选项集识别初始状态
创建选项集findstates
通过配置初始状态的规范对象。
从数据中识别四阶状态空间模型。
负载iddata8z8;sys = ss (z8等车型后,亨里克·菲克斯4);
z8
是一个iddata
对象,该对象包含时域系统响应数据。sys
是一个四阶中的难点
从数据中识别的模型。
为模型的初始状态配置一个规范对象。
x0obj = idpar([1;南(3,1)]);x0obj.Free (1) = false;x0obj.Minimum (2) = 0;x0obj.Maximum (2) = 1;
x0obj
指定初始条件上的估计约束。当时,第一个状态的值指定为1x0obj
被创建。x0obj.Free (1) = false
将第一个初始状态指定为固定的估计参数。第二个状态是未知的。但是,x0obj.Minimum (2) = 0
和x0obj.Maximum (2) = 1
指定第二个状态的下界和上界为0
和1
,分别。
创建选项集findstates
识别模型的初始状态。
选择= findstatesOptions;opt.InitialState = x0obj;
识别模型的初始状态。
x0_estimated = findstates (sys, z8等车型后,亨里克·菲克斯正无穷,选择);
为初始状态估计指定选项集
创建选项集findstates
地点:
初始状态的估计使预测误差的范数最小化。估计了非零时延对应状态的初始值。
采用自适应子空间高斯-牛顿搜索进行估计。
选择= findstatesOptions (“InitialState”,' d ',“SearchMethod”,“玲娜”);
输入参数
名称-值参数
指定可选参数对为Name1 = Value1,…,以=家
,在那里的名字
参数名称和价值
对应的值。名-值参数必须出现在其他参数之后,但对的顺序并不重要。
在R2021a之前,名称和值之间用逗号隔开,并括起来的名字
在报价。
例子:findstatesOptions (' InitialState ', ' d ')
InitialState
- - - - - -初始状态的估计
“e”
(默认)|' d '
|向量或矩阵|idpar
对象x0Obj
初始状态的估计,指定为逗号分隔的对,由“InitialState”
和以下其中之一:
“e”
-初始状态的估计使预测误差的范数最小化。对于非线性灰盒模型,只有那些初始状态
我
在模型中被指定为自由的(sys.InitialStates(我)。固定= false
)估计。要估计模型的所有状态,首先指定所有的Nx
州的idnlgrey
模型sys
是免费的。为i = 1:Nx sys.InitialStates(i)。固定= false;结束
类似地,将所有初始状态固定为
sys。我nitialStates
,首先指定所有固定的状态sys。我nitialStates
非线性灰盒模型的性质。' d '
——类似于“e”
,但将非零延迟吸收到模型系数中。延迟首先被转换为显式的模型状态,这些状态的初始值也被估计并返回。仅对离散时间线性模型使用此选项。
向量或矩阵
-使用非线性模型时状态值的初始猜测。指定长度等于状态数的列向量。对于多实验数据,使用矩阵不
列,不
是实验的次数。仅对非线性模型使用此选项。
x0obj
-使用创建的规格对象idpar
.使用x0obj
通过固定初始状态的值或指定最小或最大边界来对初始状态施加约束。使用
x0obj
仅适用于非线性灰盒模型及线性状态空间模型(中的难点
或idgrey
).此选项仅适用于预测视界等于1
或正
.看到findstates
了解更多关于预测水平的细节。
InputOffset
- - - - - -在估计过程中从时域输入数据中去除偏移量
[]
(默认)|正整数向量|矩阵
在估计期间从时域输入数据中去除偏移量,指定为以下之一:
长度为正整数的列向量ν,在那里ν是输入的数量。
[]
—表示没有偏移量。ν——- - - - - -不矩阵-对于多实验数据,指定
InputOffset
作为一个ν——- - - - - -不矩阵。ν输入的数量和不是实验的次数。
指定的每个条目InputOffset
从相应的输入数据中减去。
OutputOffset
- - - - - -在估计过程中从时域输出数据中去除偏移量
[]
(默认)|向量|矩阵
在估计期间从时域输出数据中去除偏移量,指定为以下之一:
长度的列向量纽约,在那里纽约是输出的数量。
[]
—表示没有偏移量。纽约——- - - - - -不矩阵-对于多实验数据,指定
OutputOffset
作为一个纽约——- - - - - -不矩阵。纽约是输出的数量,和不是实验的次数。
指定的每个条目OutputOffset
从相应的输出数据中减去。
OutputWeight
- - - - - -使用多输出数据时预测误差的加权
[]
(默认)|“噪音”
|矩阵
使用多输出数据时预测误差的权重,指定为逗号分隔的对,由“OutputWeight”
和以下其中之一:
[]
—不使用加权。指定为[]
和眼睛(纽约)
,在那里纽约是输出的数量。“噪音”
-模型中存储的噪声方差的逆用于初始状态估计期间的加权。半正定矩阵
W
的大小纽约——- - - - - -纽约-此权重最小化跟踪(E * E * W)
对于初始状态的估计,其中E
为预测误差矩阵。
SearchMethod
- - - - - -数值搜索法用于迭代参数估计
“汽车”
(默认)|“gn”
|“玲娜”
|“lm”
|“研究生”
|“lsqnonlin”
|“fmincon”
数值搜索方法用于迭代参数估计,指定为下表中的值之一。
SearchMethod |
描述 |
---|---|
“汽车” |
自动选择方法 直线搜索算法的组合, |
“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 |
“玲娜” |
自适应子空间高斯-牛顿搜索 特征值小于 |
“lm” |
Levenberg-Marquardt最小二乘搜索 每个参数值为 |
“研究生” |
最陡下降最小二乘搜索 |
“lsqnonlin” |
Trust-region-reflective算法 该算法需要最优化工具箱™软件。 |
“fmincon” |
约束非线性动力学 的顺序二次规划(SQP)和信任区域反射算法
|
SearchOptions
- - - - - -搜索算法的选项集
搜索选项设置
选项集,指定为逗号分隔的对,由“SearchOptions”
和一个搜索选项集,其中包含依赖于的值的字段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 |
损失函数的当前值与下一次迭代后的期望改进之间的最小百分比差,指定为正标量。当期望改善的百分比小于 |
0.01 |
||||||||||||||||||||||||||||||
MaxIterations |
损失函数最小化期间的最大迭代次数,指定为正整数。当迭代停止时 设置 使用 |
20. |
||||||||||||||||||||||||||||||
先进的 |
高级搜索设置,指定为具有以下字段的结构。
|
SearchOptions
结构时SearchMethod
被指定为“lsqnonlin”
字段名 | 描述 | 默认的 |
---|---|---|
FunctionTolerance |
软件最小化损失函数上的终止公差以确定估计的参数值,指定为正标量。 的价值 |
1 e-5 |
StepTolerance |
估计参数值上的终止公差,指定为正标量。 的价值 |
1 e-6 |
MaxIterations |
损失函数最小化期间的最大迭代次数,指定为正整数。当迭代停止时 的价值 |
20. |
SearchOptions
结构时SearchMethod
被指定为“fmincon”
字段名 | 描述 | 默认的 |
---|---|---|
算法 |
|
“sqp” |
FunctionTolerance |
软件最小化损失函数上的终止公差以确定估计的参数值,指定为正标量。 |
1 e-6 |
StepTolerance |
估计参数值上的终止公差,指定为正标量。 |
1 e-6 |
MaxIterations |
损失函数最小化期间的最大迭代次数,指定为正整数。当迭代停止时 |
One hundred. |
中指定字段值SearchOptions
,创建一个默认findstatesOptions
使用点表示法设置和修改字段。任何未修改的字段保持默认值。
选择= findstatesOptions;opt.SearchOptions.Tolerance = 0.02;opt.SearchOptions.Advanced.MaxBisections = 30;
输出参数
选择
-选项设置findstates
findstatesOptions
选项设置
选项设置findstates
,作为findstatesOptions
选项设置。
版本历史
介绍了R2012aR2018a:重命名评估和分析选项
在R2018a中更改了一些评估和分析选项的名称。以前的名字仍然有效。详细信息请参见R2018a发布说明重命名评估和分析选项.
另请参阅
MATLAB命令
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