主要内容
使用armax估算模型
这个例子展示了如何使用迭代估计方法对三输入单输出(MISO)系统估计具有ARMAX结构的线性多项式模型armax．有关工具箱中所有可用评估命令的摘要，请参见模型估计命令．
加载一个示例数据集z8有三个输入和一个输出，测量在1-秒间隔，包含500个数据样本。
负载iddata8
使用armax两者都构建了idpoly建模对象，并估计参数:
通常，您尝试不同的模型顺序并比较结果，最终选择最简单的模型来最好地描述系统动态。下面的命令指定估计数据集，z8的命令一个，B,C多项式为na，注,数控,分别。nk的[0 0 0]指定所有三个输入通道都没有输入延迟。
opt = armaxOptions;opt.Focus =“模拟”；opt.SearchOptions.MaxIterations = 50;opt.SearchOptions.Tolerance = 1e-5;Na = 4;Nb = [3 2 3];Nc = 4;Nk = [0 0 0];M_armax = armax(z8， [na nb nc nk]， opt);
焦点，宽容,麦克斯特是配置估计目标函数和搜索算法属性的估计选项。的焦点选项指定模型是为模拟应用程序优化还是为预测应用程序优化。的宽容而且麦克斯特搜索选项指定何时停止估计。有关这些属性的详细信息，请参见armaxOptions参考页面。
armax是一种聚简化了ARMAX模型结构的语法。的armax方法都构造idpoly建模对象并估计其参数。
查看有关结果模型对象的信息。
m_armax
m_armax =离散ARMAX模型:一个(z) y (t) = B (z) u (t) + C (z) e (t) (z) = 1 - 1.284 z ^ 1 + 0.3048 z ^ 2 + 0.2648 z ^ 3 - 0.05708 z ^ 4 B1 (z) = -0.07547 + 1.087 z ^ 1 + 0.7166 z ^ 2 B2 (z) = 1.019 + 0.1142 z ^ 1 B3 (z) = -0.06739 + 0.06828 z ^ 1 + 0.5509 z ^ 2 C (z) = 1 - 0.06096 z ^ 1 - 0.1296 z ^ 2 + 0.02489 z ^ 3 - 0.04699 z ^ 4样品时间:1秒参数化:多项式订单:na = 4 nb =(3 2 3)数控= 4 nk =[0 0 0]很多免费的系数:16使用“polydata”、“getpvec”、“getcov”表示参数及其不确定性。状态:在时域数据“z8”上使用ARMAX估计。拟合估计数据:80.86%(模拟焦点)FPE: 2.888, MSE: 0.9868
m_armax是一个idpoly模型对象。系数表示该多项式模型的估计参数。你可以使用礼物(m_armax)显示关于模型的附加信息，包括参数不确定性。
查看此模型的所有属性值。
get (m_armax)
A: [1 -1.2836 0.3048 0.2648 -0.0571] B: {[-0.0755 1.0870 0.7166] [1.0188 0.1142] [1x3 double]} C: [1 -0.0610 -0.1296 0.0249 -0.0470] D: 1 F: {[1] [1] [1]} IntegrateNoise: 0变量:'z^-1' IODelay:[0 0 0]结构:[1x1 pmodel。多项式]NoiseVariance: 2.7984 InputDelay: [3x1 double] OutputDelay: 0 Ts: 1 TimeUnit: 'seconds' InputName: {3x1 cell} InputUnit: {3x1 cell} InputGroup: [1x1 struct] OutputName: {'y1'} OutputUnit: {"} OutputGroup: [1x1 struct]备注:[0x1 string] UserData:[]名称:" SamplingGrid: [1x1 struct]报告:[1x1 idresults.polyest]
的报告模型属性包含关于估计结果的详细信息。查看其中的属性和值报告，使用点表示法。例如:
m_armax。报告
ans =状态:'估计使用ARMAX与模拟焦点'方法:'ARMAX' InitialCondition: '零'适合:[1x1 struct]参数:[1x1 struct] OptionsUsed: [1x1 idoptions。polyest] RandState: [1x1 struct] DataUsed: [1x1 struct] terminate: [1x1 struct]
此操作显示评估报告的内容，例如模型质量度量(适合)，搜寻终止准则(终止)，以及估算数据记录(DataUsed)和选项(OptionsUsed）.
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