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描述

m = init (m0)随机化模型结构的初始参数估计m0对于任何线性或非线性识别模型。它不支持idnlgrey模型。米是相同的模型结构m0，但有一个不同的标称参数向量。这个向量被用作初始估计值pem．

m = init (m0, R,帕尔斯,sp)周围的随机参数帕尔斯方差由行向量给出R．参数数量k是随机的帕尔斯(k)+e * sqrt (R (k)),在那里e均值为零，方差为1的正态随机变量。的默认值。R是否都为1，且默认值为帕尔斯标称参数向量在吗m0．

只有给出稳定预测的模型才被接受。如果sp = ' b '，只有既稳定又具有稳定预测因子的模型才被接受。

sp = ' s '只需要模型的稳定性，并且sp = ' p '只需要预测器的稳定性。sp = ' p '是默认的。

充分自由的参数化可以直接稳定，不需要任何随机搜索。为了稳定这样一个初始模型，设置R = 0．与R > 0，也进行了随机化。

对于需要随机搜索才能找到稳定的模型/预测器的模型结构，最多进行100次试验初始化．对于高阶系统，通过试错很难找到一个稳定的预测器。

版本历史

之前介绍过的R2006a

另请参阅

idnlarx|idnlhw|rsample|simsd