预测
预测k级前方模型输出
语法
描述
这预测命令使用测量的输入-输出数据计算已识别模型的k -步前输出。要识别模型，首先要收集所有输入-输出数据，然后离线估计模型参数。要使用实时数据对非线性系统进行在线状态估计，请使用预测命令的扩展和unscented卡尔曼滤波器代替。
例子
预测时间序列模型响应
模拟时间序列数据。
Init_sys = idpoly([1 -0.99]，[]，[1 -1 0.2]);选择= simOptions (“AddNoise”,真正的);u = iddata ([], 0 (400 0), 1);data = sim (init_sys u选择);
数据是一个iddata对象，该对象包含时间序列模型的模拟响应数据。
估计一个ARMAX模型使用数据估计数据。
na = 1;nb = 2;Sys = armax(data(1:200)，[na nb]); / /数据
使用预测地平线预测模型的输出。
k = 4;YP =预测（SYS，DATA，K）;
yp是一个iddata对象。预测的输出返回OutputData对象的属性。
比较预测和估计的数据输出。
绘图（数据（201：400），YP（201：400））;传奇（“估计数据”，的预测数据）;
另外，要绘制预测的响应和估计数据，使用比较（SYS，DATA，K）．
绘制多个模型的输出
加载估计数据。
负载iddata1；数据= z1;
估计一个顺序的ARX模型[2 2 1]。
Sys1 = arx(数据，[2 2 1]);
估计一个有两个极点的传递函数。
sys2 =特遣部队(数据,2);
创建一个预测选项集指定零初始预测条件。
选择= predictOptions (“InitialCondition”，'z'）;
绘制估计模型的预测输出。使用指定的预测选项集，选择，并指定预测地平线为10.指定用于绘制每个系统的预测输出的行样式。
预测(sys1“r——”sys2,“b”，数据，10，选择）;
要更改显示选项，右键单击图以访问上下文菜单。例如，要查看估计数据，请选择显示验证数据从上下文菜单。如果需要查看预测错误，请选择预测误差图．
还可以使用比较命令。为此，首先创建一个选项集比较指定零初始条件的使用。
选择= compareOptions (“InitialCondition”，'z'）;比较(数据、sys1“r——”sys2,“b”10、选择);
通过仿真再现预测结果
利用估计数据对模型进行估计，然后计算出预测模型输出和预测模型预测命令。模拟预测器模型以再现预测输出。
负荷估算数据。
负载iddata3z3数据= z3;
从数据估算多项式模型。
Sys = polyest(z3，[2 2 2 0 0 1]);
使用预测地平线4预测系统响应。
k = 4;[YP，IC，SYSP] =预测（SYS，DATA，K）;
yp是预测的模型响应，我知道了包含估计的初始条件，和sysp是预测的模型。
使用输入模拟预测仪模型[data.OutputData, data.InputData]和初始条件我知道了．
选择= SimOptions;opt.initialcondition = ic;ys = sim（sysp，[data.outputdata，data.inputdata]，选择）;
绘制预测和模拟输出。
t = yp.SamplingInstants;情节(t, yp。OutputData,“b”、t、y“r”）;传奇（“预测输出”，'模拟输出'）
使用估计期间获得的初始条件预测模型
将之前获得的初始条件合并到模型预测中。
加载数据。
负载iddata1ic.z1i
指定ARMAX估计选项以估计初始状态。
estimOpt = armaxOptions (“InitialCondition”，'估计'）;
估计一个ARMAX模型并返回initialCondition对象我知道了这封装了状态空间形式的初始条件。
na = 2;nb = 2;数控= 2;nk = 1;[sys,ic] = armax(z1i，[na nb nc nk]，estimOpt);
指定预测的初始条件。
predictOpt = predictOptions (“InitialCondition”、集成电路);
预测模型并获得模型响应。绘制响应y用测量数据。
y =预测（Sys，Z1i，PredictOpt）;情节（Z1i，Y）传奇（的测量数据，“预测响应”）
在预测开始时，测量的响应和预测的响应显示出良好的一致性。
了解如何使用历史数据进行模型预测
使用历史数据进行模型预测，以指定初始条件。你首先用预测命令并使用该命令指定历史数据predictOptions选项设置。然后，您通过手动将历史数据映射到初始状态来再现预测的响应。
加载一个双输入一输出的数据集。
负载iddata7z7
使用数据确定一个五阶状态空间模型。
sys = n4sid (z7 5);
将数据集分成两部分。
za = z7（1:15）;zb = z7（16：结束）;
假设您希望计算对已识别的数据的响应的10步预测数据zB．有关初始条件，请使用信号值咱作为历史记录。也就是说，输入和输出值的时间，紧前的数据zB．
io = struct（'输入'，za.inputdata，'输出'，za.outputdata）;选择= predictOptions (“InitialCondition”，io）;
生成对数据的10步预测zB使用指定的初始条件和预测．
[YP，X0，预测器] =预测（SYS，ZB，10，OPT）;
yp是预测的模型响应，x0是与预测器模型对应的初始状态预测．你可以模拟预测使用x0作为重现的初始条件yp。OutputData．
现在通过手动将历史数据映射到初始状态来重现输出。为此，最小化时间跨度的1步预测误差咱．
x0 = data2state (sys,咱);
X0EST.的五个状态的值sys在时间瞬间后立即将最近的数据采样进来咱．
的预测由于采用了10步预测视界，比原来的系统有更多的状态。将视界诱导的附加状态指定为零初始值，然后追加X0EST.．
x0predictor = zeros（命令（预测器），1）;x0predictor（结束-4：结束）= x0。
使用以下方法模拟预测器[zb.outputdata，zb.inputdata]为输入信号和x0Predictor作为初始条件。
uData = [zB.OutputData, zB.InputData];%预测所需的信号[YSIM，T，XSIM] = LSIM（预测器，UDATA，[]，X0PRedictor）;
绘制预测的输出预测命令yp。OutputData和手动计算的结果ysim．
情节(t, yp。OutputData t ysim,“。”）
ysim是相同的yp。OutputData．
输入参数
输出参数
提示
右键单击预测输出的图将打开上下文菜单，您可以在其中访问以下选项:
系统—选择系统查看预测响应。默认情况下，绘制了所有系统的响应曲线。
数据实验- 仅用于多实验数据。从不同实验中的数据之间切换。
特征—查看以下数据特征:
峰值—查看数据的绝对值。仅适用于时域数据。
峰值响应- 查看数据的峰值响应。仅适用于频率响应数据。
平均值—查看数据的平均值。仅适用于时域数据。
显示—仅用于频域和频响数据。
级-查看系统频率响应的幅度。
阶段-查看系统频率响应相位。
显示验证数据-用于预测模型响应的绘图数据。
I / O分组—用于包含多个输入或输出通道的数据集。在图上选择输入和输出通道分组。
没有一个-在各自独立的坐标轴上绘制输入输出通道。
全部-将所有输入通道和所有输出通道组合在一起。
I / O选择器—用于包含多个输入或输出通道的数据集。选择要绘制的输入和输出通道的子集。默认情况下，绘制所有输出通道。
网格- 将网格添加到图中。
正常化-将图中所有数据的y刻度归一化。
全视图-返回全视野。默认情况下，plot被缩放到全视图。
预测地平线—设置预测范围，或选择模拟。
初始条件—指定初始条件处理。不适用于频响数据。
指定为以下其中之一:
估计- 将初始条件视为估计参数。
零—设置所有初始条件为零。
吸收延迟和估计-将非零延迟吸收到模型系数中，并将初始条件作为估计参数。此选项仅适用于离散时间模型。
预测响应图-绘制预测的模型响应。默认情况下，将显示响应图。
预测误差图- 绘制模型响应和预测数据之间的错误。
属性-打开属性编辑器对话框自定义情节属性。
您还可以从以下列表中选择一个网站：
