消防工程

赤池估计模型的最终预测误差

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语法

Value = fpe(model)

Value = fpe(model1，…，modeln)

描述

例子

价值=消防工程(模型）返回估计模型的最终预测误差(FPE)值。

价值=消防工程(modeln model1…)返回多个估计模型的FPE值。

例子

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计算估计模型的最终预测误差

打开实时脚本

估计一个传递函数模型。

负载iddata1z1；Np = 2;Sys = tfest(z1,np);

计算最终预测误差(FPE)值。

值= fpe(sys)

值= 1.7252

或者，使用报告属性来访问该值。

sys.Report.Fit.FPE

Ans = 1.7252

基于FPE准则的精度与复杂度折衷的Pick模型

打开实时脚本

估计多个输出误差(OE)模型，并使用赤池的最终预测误差(FPE)值来选择精度和复杂性之间的最佳权衡。

加载估计数据。

负载iddata2

指定型号顺序在1:4范围内变化。

Nf = 1:4;Nb = 1:4;Nk = 0:4;

用所选订单范围的所有可能组合估计OE型号。

NN = struc(nf,nb,nk);模型= cell(size(NN,1)，1);为ct = 1:大小(NN,1)模型{ct} = oe(z2, NN(ct，:));结束

计算模型的小样本量校正AIC值，并返回最小值。

V = fpe(模型{:});[Vmin, I] = min(V);

返回具有最小AICc值的最佳模型。

模型{我}

ans =离散时间OE模型:y(t) = [B(z)/F(z)]u(t) + e(t) B(z) = 1.067 z^-2 F(z) =1 - 1.824 z^-1 + 1.195 z^-2 - 0.2307 z^-3采样时间:0.1秒参数化:多项式阶数:nb=1 nf=3 nk=2自由系数数:4使用"polydata"、"getpvec"、"getcov"表示参数及其不确定性。状态:在时域数据“z2”上使用OE估计。拟合估计数据:86.53% FPE: 0.9809, MSE: 0.9615