如何预测y (t + N)使用removedelay函数NARX模型

2视图(30天)
在神经网络工具箱NARX模型。模型创建模型后可以调节“关闭”或“removedelay”。
当使用“removedelay”会有一个领先一步预测:u (t)和y (t)导致y (t + 1)。所以原则上y (t + 1)是领先一步的预测数据。这工作得很好。然而我想做一个N提前一步预测,y (t + N)。
“removedelay”函数有一个参数来定义N步当我定义一个数量大于1,我得到一个错误消息。
这是如何解决?什么是正确的方法来N步预测y (t + N) ?

接受的答案

格雷格·希斯
格雷格·希斯 2014年9月7日
似乎有一种误解:
openloop反馈设计不是部署,因为这取决于目标的反馈。
因此,只有一步一个方法获得closeloop设计(当然,另一种方法是使用更多的训练时间和从头开始设计一个closeloop设计)。
因此,选择关闭或者删除延迟意味着毫无意义,除非
答:使用删除延迟关闭循环之前。
b .使用删除延迟后关闭循环
不管最终的结果是一样的。
Removedelay(净,M)减去M ID和FD的每个组件。因此最小的组件,这些组件可以存在于ID和FD是M和M + 1,分别。
希望这个有帮助。
谢谢你的正式接受我的答案
格雷格

更多的答案(0)

标签

社区寻宝

找到宝藏在MATLAB中央,发现社区如何帮助你!

开始狩猎!