Simulazione e previsione
Simulare o prevedere la risposta dei modelli identificati; importare i modelli identificati in Simulink® utilizzando blocchi di simulazione del modello
È possibile simulare la risposta di un modello identificato a determinati input nell'app System Identification e utilizzando sim. È possibile prevedere la risposta del modello in un certo orizzonte temporale nel futuro utilizzando le misurazioni passate degli input e degli output. Utilizzare predict per prevedere la risposta del modello nell'arco di tempo dei dati misurati e forecast per prevedere la risposta in un arco di tempo futuro quando non sono disponibili dati misurati. È inoltre possibile importare i modelli identificati in Simulink e simulare la risposta del modello utilizzando i blocchi di simulazione del modello.
Funzioni
sim | Simulate response of identified model |
simOptions | Option set for sim |
simsd | Simulate linear models with uncertainty using Monte Carlo method |
simsdOptions | Option set for simsd |
predict | Predict identified model K-step-ahead output |
predictOptions | Option set for predict |
forecast | Forecast time-series values into future |
forecastOptions | Option set for forecast |
idinput | Generate input signals to support system identification |
Blocchi
| Iddata Source | Import time-domain data stored in iddata object in
MATLAB workspace |
| Iddata Sink | Esportare i dati della simulazione come oggetto iddata nel workspace di MATLAB |
| Idmodel | Simulate identified linear model in Simulink software |
| Nonlinear ARX Model | Simulate nonlinear ARX model in Simulink software |
| Hammerstein-Wiener Model | Simulate Hammerstein-Wiener model in Simulink software |
| Nonlinear Grey-Box Model | Simulate nonlinear grey-box model in Simulink software |
Argomenti
Simulazione e previsione
- Simulate and Predict Identified Model Output
Understand the difference between simulated and predicted output and when to use each. - Simulation and Prediction in the App
Perform simulation and prediction in the System Identification app, and interpret results. - Simulation and Prediction at the Command Line
Perform simulation, prediction, and forecasting at the command line, specify initial conditions. - Simulate Identified Model in Simulink
Use model blocks to import, initialize, and simulate models from the MATLAB® environment into a Simulink model. - Using System Identification Toolbox Blocks in Simulink Models
Description of the System Identification Toolbox™ block library.
Forecasting
- Introduction to Forecasting of Dynamic System Response
Understand the concept of forecasting data using linear and nonlinear models. - Forecast Output of Dynamic System
Workflow for forecasting time series data and input-output data using linear and nonlinear models. - Forecast Multivariate Time Series
This example shows how to perform multivariate time series forecasting of data measured from predator and prey populations in a prey crowding scenario.
