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時系列解析
基于“增大化现实”技术、ARMA状態空間,グレーボックスモデルなどの線形モデルと非線形モデルを同定し,スペクトル解析を実行して,モデル出力を予測することにより,時系列データを解析します。
"時系列"は1以上の測定された出力チャネルが含まれますが，。時系列モデルは信号モデルとも呼ばれ、与えられた信号または時系列データを適合するように同定される動的システムです。時系列は多変数にすることができ、それにより多変量モデルになります。時系列モデルは系统识别アプリまたはコマンドラ@ @ンで同定できます。系统识别Toolbox™ により、4 種類の一般的な時系列モデルの作成と推定が可能になります。
線形パラメトリックモデル——自己回帰モデルや状態空間モデルなど,構造体内のパラメーターを推定する。
周波数応答モデル-スペクトル解析を使用してスペクトルモデルを推定する。
非線形arxモデル-非線形arx構造体内のパラメタを推定する。
グレーボックスモデル——システムダイナミクスを表す常微分方程式または差分方程式の係数を推定する。
パラメトリック時系列モデルの同定には,周波数領域信号を処理できるARXモデルを除いて,等間隔にサンプリングされた時間領域データが必要です。スペクトル解析アルゴリズムは時間領域デ，タと周波数領域デ，タをサポ，トします。デタは1以上の出力チャネルをもことができ，ことはできません。時系列モデルの詳細にいては，時系列モデルとはを参照してください。
同定されたモデルを使用して，コマンドラaapl . exeンやア万博1manbetxプリ，あるいはSimulink®でモデルの出力を予測することができます。コマンドラ@ @ンで，測定されたデ@ @タの時間範囲を超えてモデルの出力を予測することもできます。
関数
トピック
時系列モデルにいて
モデルの推定
- 在命令行识别时间序列模型
模拟时间序列，并使用参数和非参数方法来估计和比较时间序列模型。 - Arモデルとarmaモデルの推定
コマンドラインおよびアプリで時系列データに対する多項式のARモデルとARMAモデルを推定する。 - 有马モデルの推定
自己回帰和分移動平均(arima)モデルを推定する。 - 估计状态空间时间序列模型
在命令行上估计时间序列数据的状态空间模型。 - 估计时间序列功率谱
在命令行和应用程序中估计时间序列数据的功率谱。 - 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。
モデル出力の予測
- 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。 - 今後の見通しにいての時系列による予測および予想
時系列モデルを作成し，そのモデルを予測，予想および状態推定に使用します。 - 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。
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