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模拟与预测

模拟或预测已识别模型的响应;在Simulink中导入已识别的模型^®使用模型模拟块

中的给定输入，可以模拟已识别模型的响应系统识别App和使用sim卡．您可以使用过去对输入和输出的测量来预测未来某个时间范围内的模型响应。使用预测预测模型在测量数据的时间跨度内的响应，并使用预测在没有测量数据的情况下，预测未来一段时间内的反应。您还可以将已识别的模型导入到Simulink，并使用模型仿真块模拟模型响应。

功能

`sim卡`	模拟识别模型的响应
`simOptions`	选项集`sim卡`
`simsd`	用蒙特卡罗方法模拟不确定性线性模型
`simsdOptions`	选项集`simsd`
`预测`	预测已识别的k型步进输出
`predictOptions`	选项集`预测`
`预测`	预测识别模型输出
`forecastOptions`	选项集`预测`
`idinput`	生成支持系统识别的输入信号

块

Iddata源	导入存储在`iddata`对象MATLAB工作空间
Iddata水槽	导出模拟数据为`iddata`对象MATLAB工作空间
Idmodel	对识别的线性模型进行仿真动态仿真模块软件
非线性ARX模型	模拟非线性ARX模型动态仿真模块软件
Hammerstein-Wiener模型	中模拟Hammerstein-Wiener模型动态仿真模块软件
非线性灰盒模型	对非线性灰盒模型进行仿真动态仿真模块软件

主题

模拟与预测

模拟和预测识别的模型输出
理解模拟输出和预测输出之间的差异，以及何时使用它们。
应用程序中的模拟和预测
在系统识别应用程序中进行模拟和预测，并解释结果。
命令行模拟与预测
在命令行执行模拟、预测和预测，指定初始条件。
在Simulink中模拟识别模型
使用模型块从MATLAB中导入、初始化和模拟模型^®环境转换为Simulink模型。
在Simulink模型中使用系统识别工具箱块
系统标识工具箱™块库的描述。

预测

动态系统响应预测导论“，
理解使用线性和非线性模型预测数据的概念。
动态系统预测输出
使用线性和非线性模型预测时间序列数据和输入输出数据的工作流。
预测多元时间序列
这个例子展示了如何在猎物拥挤的情况下，对捕食者和猎物种群测量的数据进行多元时间序列预测。