灰盒模型估计
估计线性和非线性微分,差分和状态空间方程的系数
功能
感动的 |
线性灰盒模型估计 |
nlgreyest |
估计非线性灰盒模型参数 |
idgrey |
具有可识别参数的线性ODE(灰盒模型) |
idnlgrey |
非线性灰盒模型 |
pem |
优化线性和非线性模型的预测误差最小化 |
findstates |
估计模型的初始状态 |
初始化 |
设置或随机初始参数值 |
getinit |
的值idnlgrey 模拟初始状态 |
setinit |
设置的初始状态idnlgrey 模型对象 |
getpar |
的参数值和属性idnlgrey 模型参数 |
setpar |
的初始参数值idnlgrey 模型对象 |
getpvec |
获得模型参数及相关不确定度数据 |
setpvec |
修改模型参数值 |
sim卡 |
模拟识别模型的响应 |
greyestOptions |
选项集感动的 |
nlgreyestOptions |
选项集nlgreyest |
findstatesOptions |
选项集findstates |
simOptions |
选项集sim卡 |
例子和如何
- 估计线性灰盒模型
如何在命令行中定义和估计线性灰盒模型。
- 热扩散的连续时间灰盒估计模型
这个例子展示了如何估计热棒系统的连续时间灰盒模型的热导率和传热系数。
- 带有参数化扰动的离散灰盒模型估计
这个例子展示了当您知道测量噪声的方差时,如何创建一个单输入和单输出的灰盒模型结构。
- 估计ode的系数以拟合给定的解
利用线性和非线性灰盒模型估计模型参数。
- 使用零/极/增益参数的估计模型
这个例子展示了如何估计一个由极点、零点和增益参数化的模型。
- 估计非线性灰盒模型
如何在命令行定义和估计非线性灰盒模型。
- 创建IDNLGREY模型文件
这个例子展示了如何为非线性灰盒模型编写ODE文件作为MATLAB®和C MEX文件。
- 用结构化参数化估计状态空间模型
结构参数化允许您通过将这些参数设置为特定值来排除估算中的特定参数。
- 使用系统识别工具箱构建结构化和用户定义的模型
这个例子展示了如何估计用户定义的模型结构中的参数。
概念
- 支持的灰盒模型
支持的灰盒模型的类型。
- 灰盒模型支持的数据
用于估计灰盒模型的受支持数据类型。
- 选择idgrey或idnlgrey模型对象
之间的区别
idgrey
而且idnlgrey
用于表示灰盒模型对象的模型对象。 - 识别具有分离过程和测量噪声描述的状态空间模型
在给定输入和噪声信号的情况下,使用识别的线性模型来模拟和预测系统输出。
- 损失函数和模型质量度量
配置参数估计时最小的损失函数。在估计之后,使用模型质量度量来评估已识别模型的质量。
- 评估报告
的评估报告包含关于用于模型估计的结果和选项的信息。
- 模型参数的正则化估计
正则化是一种对模型的灵活性指定约束的技术,从而减少估计参数值的不确定性。