预测
预测识别的模型k步进输出
语法
描述
这预测命令使用测量的输入-输出数据计算识别模型的k步前输出。要识别模型，首先要收集所有输入输出数据，然后离线估计模型参数。若要使用实时数据对非线性系统进行在线状态估计，请使用预测命令的扩展和无味卡尔曼滤波器代替。
例子
预测时间序列模型响应
模拟时间序列数据。
Init_sys = idpoly([1 -0.99]，[]，[1 -1 0.2]);opt = simOptions(“AddNoise”,真正的);U = iddata([]，zero (400,0)，1);Data = sim(init_sys,u,opt);
数据是一个iddata对象，该对象包含时间序列模型的模拟响应数据。
估计一个ARMAX模型使用数据作为估计数据。
Na = 1;Nb = 2;Sys = armax(data(1:200)，[na nb]);
使用预测水平4预测模型的输出。
K = 4;yp = predict(sys,data,K);
yp是一个iddata对象。中返回预测的输出OutputData属性。
比较预测和估计的数据输出。
情节(数据(201:400),yp (201:400));传奇(“估计数据”，的预测数据);
或者，要绘制预测响应和估计数据，请使用比较(sys、数据、K)．
绘制多模型预测输出图
加载估计数据。
负载iddata1；Data = z1;
估计一个顺序为[2,1,2]的ARX模型。
Sys1 = arx(data，[2 2 1]);
估计一个有两个极点的传递函数。
Sys2 = tfest(data,2);
创建一个预测选项设置为为预测指定零初始条件。
opt = predictOptions(“InitialCondition”，“z”);
绘制估计模型的预测输出。使用指定的预测选项集，选择，并将预测水平指定为10。指定用于绘制每个系统预测输出的线条样式。
预测(sys1“r——”sys2,“b”10、数据、选择);
要更改显示选项，请右键单击图以访问上下文菜单。例如，要查看估计数据，请选择显示验证数据从上下文菜单。如果需要查看预测误差，选择预测误差图．
方法还可以绘制预测响应图比较命令。为此，首先创建一个选项集比较指定使用零初始条件。
opt = compareOptions(“InitialCondition”，“z”);比较(数据、sys1“r——”sys2,“b”10、选择);
模拟再现预测结果
利用估计数据对一个模型进行估计，然后计算预测模型的输出和预测模型使用预测命令。模拟预测器模型以再现预测输出。
负载估计数据。
负载iddata3z3Data = z3;
根据数据估计一个多项式模型。
Sys = polyest(z3，[2 2 2 0 0 1]);
使用预测水平4预测系统响应。
K = 4;[yp,ic,sysp] = predict(sys,data,K);
yp为预测的模型响应，集成电路包含估计的初始条件和sysp是预测模型。
用输入模拟预测器模型[data.OutputData, data.InputData]初始条件集成电路．
opt = simOptions;opt.InitialCondition = ic;ys = sim(sysp，[data.OutputData,data.InputData]，opt);
绘制预测和模拟输出图。
t = yp.SamplingInstants;情节(t, yp。OutputData,“b”、t、y“r”);传奇(“预测输出”，模拟输出的）
利用估计过程中得到的初始条件的预测模型
将先前获得的初始条件合并到模型预测中。
加载数据。
负载iddata1icz1i
指定ARMAX估计选项来估计初始状态。
estimOpt = armaxOptions(“InitialCondition”，“估计”);
估计一个ARMAX模型并返回一个initialCondition对象集成电路它将初始条件封装成状态空间形式。
Na = 2;Nb = 2;Nc = 2;Nk = 1;[sys,ic] = armax(z1i，[na nb nc nk]，estimOpt);
指定预测的初始条件。
predictOpt = predictOptions(“InitialCondition”、集成电路);
对模型进行预测，得到模型响应。绘制响应图y用测量数据。
y = predict(sys,z1i,predictOpt);情节(z1i y)传说(的测量数据，“预测响应”）
测量响应和预测响应在预测开始时表现出良好的一致性。
了解如何使用历史数据进行模型预测
使用历史数据进行模型预测，以指定初始条件。您首先使用预测命令并指定历史数据predictOptions选项设置。然后通过手动将历史数据映射到初始状态来再现预测的响应。
加载一个双输入、一输出数据集。
负载iddata7z7
使用这些数据确定一个五阶状态空间模型。
Sys = n4sid(z7,5);
将数据集拆分为两部分。
zA = z7(1:15);zB = z7(16:end);
假设您希望计算已识别系统对数据的响应的提前10步预测zB．对于初始条件，使用中的信号值咱作为历史记录。也就是说，在数据之前的时间的输入和输出值zB．
IO = struct(“输入”,咱。InputData,“输出”, zA.OutputData);opt = predictOptions(“InitialCondition”IO);
为数据生成超前10步的预测zB使用指定的初始条件和预测．
[yp,x0,Predictor] = predict(sys,zB,10,opt);
yp为预测的模型响应，x0初始状态是否与预测器模型相对应预测．你可以模拟预测使用x0作为繁殖的初始条件yp。OutputData．
现在，通过手动将历史数据映射到初始状态来重新生成输出。要做到这一点，请在的时间跨度内尽量减少1步预测错误咱．
x0est = data2state(sys,zA);
x0的五个状态的值sys在时间瞬间后立即将最近的数据抽样了进去咱．
的预测由于10步预测范围，比原始系统有更多的状态。指定由视界到零初始值引起的附加状态，然后附加x0．
x0Predictor = 0 (order(Predictor)，1);x0Predictor(end-4:end) = x0est;
使用以下方法模拟预测器[zB.OutputData, zB.InputData]作为输入信号和x0Predictor作为初始条件。
uData = [zB.OutputData,zB.InputData];%的信号需要预测[ysim,t,xsim] = lsim(Predictor,uData，[]，x0Predictor);
的预测输出预测命令yp。OutputData以及手工计算的结果ysim．
情节(t, yp。OutputData t ysim,“。”）
ysim和yp。OutputData．
输入参数
输出参数
提示
右键单击预测输出的图形打开上下文菜单，在那里您可以访问以下选项:
系统—选择系统查看预测响应。默认情况下，绘制所有系统的响应。
数据实验-仅针对多个实验数据。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-只适用于频域及频响数据。
级—查看系统频响幅值。
阶段—查看系统频响相位。
显示验证数据-绘制用于预测模型响应的数据。
I / O分组—对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-在各自的坐标轴上绘制输入输出通道。
所有—将所有输入通道和输出通道组合在一起。
I / O选择器—对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-在图中添加网格。
正常化-将图中所有数据的y尺度归一化。
全视图-返回到完整视图。默认情况下，情节被缩放到全视图。
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零。
吸收延迟并进行评估-将非零延迟吸收到模型系数中，并将初始条件作为估计参数。仅对离散时间模型使用此选项。
预测反应图-绘制预测模型响应图。默认情况下，将显示响应图。
预测误差图-绘制模型响应与预测数据之间的误差。
属性—打开“属性编辑器”对话框，自定义地块属性。
版本历史
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