idLinear

非线性ARX模型的线性映射对象

展开全部页面

描述

一个idLinear对象实现仿射函数，是估计非线性ARX模型的映射函数。映射函数使用线性权重和偏移量的组合。与非线性模型的其他映射对象不同的是idLinear对象不包含非线性组件的调节。

数学上,idLinear是一个线性函数 $y ＝ F （ x ）$ 映射米输入X（t) = [x（t₁)，x₂（t),…x_米（t）]^T到标量输出y（t)。。F的(仿射)函数是x：

$y （ t ）＝ y_{0} + {（ Χ （ t ） - \bar{X} ）}^{T} P l$

在这里:

X（t)是一个米输入的-by-1向量，或者解释变量，意思是 $\bar{Χ}$ ．
y₀是输出偏移量，一个标量。
P是一个米——- - - - - -p投影矩阵，其中米回归量的数量和p是线性权值的个数。米必须大于等于p．
l是一个p-by-1的权重向量。

集idLinear的值OutputFcn的属性idnlarx模型。例如，指定idLinear当你估计idnlarx使用以下命令进行建模。

sys = nlarx(data,regressors,idLinear)

当nlarx估计了模型，也估计了参数idLinear函数。

使用idLinear当您想要创建线性操作于回归量的非线性ARX模型时，映射对象。回归量本身可以是输入和输出的非线性函数。的polynomialRegressor而且customRegressor命令允许您创建这样的回归器。当idnlarx模型没有自定义回归函数，输出函数设置为idLinear，该模型类似于线性ARX模型。然而，对于非线性ARX模型，偏移量是一个可估计的参数。

您可以配置idLinear对象禁用组件并修复参数。使用评估计算给定输入向量下函数的输出。

创建

语法

Lin = idLinear

描述

例子

林= idLinear创建一个idLinear对象林参数未知。

属性

全部展开

`输入`- - - - - -输入信号信息
信号属性值

用于估计的信号的输入信号信息，指定为的向量米属性特定的值，其中米是输入信号的个数。的输入每个输入信号的属性如下:

的名字—输入信号的名称，用1 × -表示米字符串或字符数组，其中米输入的数量是多少
的意思是-输入信号的平均值，指定为数值标量
范围—输入信号的范围，用2 × -表示米包含最小值和最大值的数字数组

`输出`- - - - - -输出信号信息
信号属性值

输出信号信息，指定为属性特定的值。的输出属性如下:

的名字-输出信号的名称，指定为字符串或字符数组
的意思是-输出信号的平均值，指定为数值标量
范围-输出信号的范围，指定为包含最小值和最大值的2乘1数值数组。

`LinearFcn`- - - - - -线性函数参数
线性函数属性值(默认)

线性函数的参数，具体如下:

价值-价值l'，指定为1 × -米向量。
免费的-选项更新的条目价值在估计。指定为逻辑标量。该软件尊重免费的规格仅当起始值为价值是有限的。默认值为真正的．
最低-上的最小约束价值，指定为1 × -p向量。如果最低指定了一个有限值和起始值价值是有限的，那么软件在模型估计时强制该最小界。
最大-上的最大约束价值，指定为1 × -p向量。如果最大指定了一个有限值和起始值价值是有限的，那么软件在模型估计时强制该最大界。
SelectedInputIndex-各项指标idLinear输入(见输入。的名字)，用作线性函数的输入，指定为1 × -n_r整数向量，其中n_r是输入的数量。的RegressorUsage的属性idnlarx模型决定了这些指标。

`抵消`- - - - - -偏移项参数
偏移属性值

偏移量项的参数，指定如下:

价值—偏移值，指定为标量。
免费的-更新选项价值在估计期间，指定为标量逻辑。该软件尊重免费的规范的假只若值价值是有限的。默认值为真正的．
最低-上的最小约束价值，指定为数值标量或负．如果最低是指定的有限值和值价值是有限的，那么软件在模型估计时强制该最小界。默认值为负．
最大-上的最大约束价值，指定为数值标量或正．如果最大指定了一个有限值和起始值价值是有限的，那么软件在模型估计时强制该最大界。默认值为正．

例子

全部折叠

估计非线性ARX模型`idLinear`作为输出函数

打开实时脚本

加载数据。

负载iddata7z7

创建一个idLinear映射对象l．

L = idLinear;

创建包含非线性多项式回归量的模型回归量。

Reg1 =线性回归({“日元”，‘u1’}, {1:4, 0:4});Reg2 =多项式回归器({“日元”，‘u1’},{1:2, 0:2}, 2,假的,真的,真的);Reg3 =多项式回归器({“日元”，‘u1’},{2, 1:3} 3假的,真正的);

估计非线性ARX模型。

sys = nlarx(z7，[Reg1;Reg2;Reg3]，L)

sys =非线性ARX模型，1输出2输入输入:u1, u2输出:y1回归量:1。变量y1 u1 2中的线性回归。变量y1 u1 3中的二阶回归量。变量y1, u1中的阶3回归量所有回归量的列表输出函数:无采样时间:1秒状态:使用NLARX对时域数据“z7”进行估计。与估计数据拟合:43.22%(预测焦点)FPE: 5.66, MSE: 4.963

兼容性的考虑

全部展开

以前的使用`idnlarx`而且`idnlhw`不建议使用对象名称映射。

不建议从R2021b开始

从R2021b开始，映射对象(也称为非线性)用于对象的非线性组件idnlarx而且idnlhw对象已重命名。下表列出了名称更改。

Pre-R2021b名字	R2021b名字
`wavenet`	`idWaveletNetwork`
`sigmoidnet`	`idSigmoidNetwork`
`treepartition`	`idTreePartition`
`customnet`	`idCustomNetwork`
`饱和`	`idSaturation`
`死区`	`idDeadZone`
`pwlinear`	`idPiecewiseLinear`
`poly1d`	`idPolynomial1D`
`unitgain`	`idUnitGain`
`线性`	`idLinear`
`neuralnet`	`idFeedforwardNetwork`

使用旧名称的脚本仍然正常运行，尽管它们会产生一个警告。考虑使用新名称以继续兼容新开发的特性和算法。目前还没有排除使用这些对象名称的计划

不建议使用以前的非线性估计器属性

不建议从R2021a开始

从R2021a开始，映射对象的属性，以前称为非线性估计，已被重组。这些对象是wavenet(W),sigmoidnet(年代)treepartition(T)customnet(C)线性(L).财产变更不适用于neuralnet．不建议使用下表中r2021a之前的属性。但是，软件仍然接受设置这些属性的命令。目前还没有排除此类命令的计划。

Pre-R2021a财产	R2021a财产	适用映射对象
`NumberOfUnits`	`NonlinearFcn。NumberOfUnits`	W S、T、C
`LinearTerm`	`LinearFcn。使用`，`偏移量。使用`	W S C
`参数`	分成三部分: `LinearFcn。价值` `偏移量。价值` `NonlinearFcn。参数`	W S、T、C、L `线性`(左)不包括`NonlinearFcn。参数`．
`选项`	`NonlinearFcn。结构`	W T