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Simulation et prédiction
Simuler ou prédire la réponse des modèles identifiés ; importer les modèles identifiés dans Simulink® au moyen de blocs de simulation de modèles
Vous pouvez simuler la réponse d'un modèle identifié à des entrées données dans l'application System Identification et avec sim. Vous pouvez prédire la réponse du modèle à un certain horizon temporel en utilisant les mesures passées des entrées et des sorties. Utilisez predict pour prédire la réponse du modèle sur la durée des données mesurées, puis utilisez forecast pour prédire la réponse sur une durée future lorsqu'aucune donnée mesurée n'est disponible. Vous pouvez également importer des modèles identifiés dans Simulink et simuler la réponse du modèle au moyen de blocs de simulation.
Fonctions
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 |
Blocs
| Iddata Source | Import time-domain data stored in iddata object in
MATLAB workspace |
| Iddata Sink | Exporter les données de simulation en tant qu'objet iddata vers l'espace de travail 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 |
Rubriques
Simulation et prédiction
- 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.
Prévisions
- 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.
