Simulation und Prognose

Simulieren oder Prognostizieren der Reaktion identifizierter Modelle, Importieren identifizierter Modelle in Simulink^® mithilfe von Modell-Simulationsblöcken

Sie können die Reaktion eines identifizierten Modells auf bestimmte Eingänge in der App System Identification mithilfe von sim simulieren. Sie können die Modellantwort mithilfe früherer Messungen der Eingänge und Ausgänge über einen bestimmten zukünftigen Zeithorizont prognostizieren. Verwenden Sie predict, um die Modellantwort über die Zeitspanne der gemessenen Daten hinweg zu prognostizieren und forecast, um die Antwort über eine zukünftige Zeitspanne ohne gemessene Daten zu prognostizieren. Sie können zudem identifizierte Modelle in Simulink importieren und die Modellantwort mithilfe von Modell-Simulationsblöcken simulieren.

Funktionen

`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

Blöcke

Iddata Source	Import time-domain data stored in `iddata` object in MATLAB workspace
Iddata Sink	Exportieren von Simulationsdaten als `iddata`-Objekt in den MATLAB-Workspace
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

Themen

Simulation und Prognose

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.

Prognostizieren

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.