matlab辨識工具箱非線性

㈠ 如何使用matlab神經網路工具箱做非線性回歸

你還不了解神經網路吧，回歸是有數學表達式的，神經網路是個黑匣子

㈡ 請問，Matlab遺傳演算法工具箱能施加的非線性隱性約束條件嗎謝謝！！！

Matlab遺傳演算法工具箱是可以施加的非線性隱性約束條件的。例如：

min z= 3050*x1³+0.25*x2;

其中x1定義域[-0.381,0.381]，x2定義域[-100,100]

求目標函數值為10時的x1、x2值。

求解結果

x1=0.14169943480903302 x2=5.289387991237991

function [c,ceq]=ga_con(x) %非線性約束條件函數

c=10-(3050*x(1)^3+0.25*x(2));

ceq=[];

㈢ matlab曲線擬合工具箱能做多元非線性回歸分析嗎只能寫程序嗎求方法！！

目前，Matlab還不能對多元非線性回歸分析。只能用nlinfit函數，lsqcurvefit函數來擬合。其方回法：
x=[。。。];y=[。。。];
fun=inline('a(1)+a(2).*exp(x)','a','x');
a=lsqcurvefit(fun,[a01 a02],x,y)
或
a= nlinfit(x,y,fun,[a01 a02])
[a01 a02] 初值答

㈣ 懂matlab系統辨識工具箱的大俠請進！

關於如何畫圖方法：
1.首先添加一個clock時間控制項，輸出時間t到一個示波器里。修改該示波器參數，進入到data history，刪除limit data，勾選save data to workspace，變數名t，格式array。
2.仿照上面示波器參數設置，修改你所要顯示的示波器。設變數名為x
3.在MATLAB主界面（或新建一個m文件）輸入：plot（t,x）
（ps：有時候t可能不止一列，需要選擇一下，如：plot(t(:,1),x)）
4.整理圖像，選edit下 figure，粘貼入word中。

兩者比較的話，你可以把兩幅圖畫在一張圖上，或者用subplot畫在一個圖片窗口裡面，先看看響應的圖像。然後你可以給兩者做個減法，看看兩者的差距。
控制在17cm，無非就是給定17，響應應該盡快的收斂在17，那麼就是調節PID參數。你的東西就是證明先進PID要比常規PID要好，至於如何好，就要看看誰收斂得快些了。建議你多看看相關論文，或者看看《先進PID控制及其MATLAB模擬》類似的書。

㈤ matlab 非線性參數辨識y=a*x+b*tan(c*x);求參數abc

沒有哪種方法絕對優於其它方法，否則其它方法也就沒必要存在了。

擬合結果的優劣不僅和擬合方法有關，和擬合函數的形式、擬合參數初值以及演算法設置等因素都有關系，很多情況下需要具體分析。

你不給出具體的數據來，怎樣幫你分析？

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3月12日補充：

樓主另外開帖提的那個問題我看到了（見參考資料的鏈接）。是不是問題補充有字數限制，無法貼完整，所以另外提問的？如果是這個原因，給樓主提個建議：這種情況下，應該在原帖說明一下，否則，我很可能會注意不到你的那個帖子，而在原帖里給的信息又難免讓人一頭霧水。

對這個問題，我花了不少時間研究。目前得到的結果如圖所示：

樓主可以看看是否符合自己的需要，如果符合，請在這里繼續追問，或者採納這個答案後我再去回答你的另一個提問。

並不是我想多得分，而是因為我不想明明自己很認真提供的答案無緣無故地不被採納——如果我直接去回答另一個問題，這一個很可能就會懸在這里了。如果樓主不願兩個帖子都採納我的回答，那就請在這里繼續追問，我會繼續回答。

順便說一句，知道的規則似乎是這樣的：懸賞的財富在提問的時候已經扣除了，採納滿意答案並不會讓提問者額外損失什麼（如果及時採納可能還有獎勵）。我並不在乎這些虛擬的財富（對我其實也沒什麼用），但是我希望自己的勞動和專業能力得到肯定和尊重。

㈥ 如何使用matlab中的ident工具箱進行系統辨識數學模型

使用matlab工具箱更為方便和直觀： 1. 把u，y信號導入到工作空間里。 2. 用版ident命令打開matlab系統辨識權工具箱，然後點擊import data，從新打開界面里導入工作空間的數據。然後可以通過圖形查看該輸入輸出信號，或者在proprocess進行信號預處理。 3. 根據你的模型在estimate里選擇linear parameter models，個人覺得你應該選擇ARX結構，確定階數，然後進行估計。 4. 在主界面里查看估計模型，並且可以和實際輸出比較，看看擬合度。 詳細使用方面參考 幫助文檔 System Identification Toolbox User's Guide

㈦ matlab如何使用從系統辨識工具箱得到的模型

如果想通過程序代碼實現傳遞函數的功能，需要將辨識得到的傳遞函數內離散化並轉化成差分容方程，然後通過當前時刻和前幾個時刻的數據即可計算得到當前時刻輸出。k-1時刻的

舉一個簡單的例子說吧
假設單輸入單輸出傳遞函數是G=1/(s+1)
按采樣周期Ts=0.01s離散得到離散傳遞函數G'=Y/U=0.00995z^-1/(1-0.99z^-1)
轉化為差分方程為y(k)=0.99*y(k-1)+0.00995*u(k-1)

㈧ 怎麼使用matlab系統辨識工具箱

可以輸入命令，也可以直接左下角的『start』進入
工具箱其實是一些函數，不存在打開的問題，只能說是調用，當然有些gui界面比較好的可以說是打開吧，比如小波工具箱

㈨ matlab遺傳演算法工具箱求解非線性約束問題，如何在GUI設置，或者這個程序如何編

感覺lb=[2,30];和ub=[2,30];上有問題。根據我的判斷，lb=[2,30];和ub=[];，這樣的話，可以得到，x1=5.91529880464077，x2= 91.34970961511135，y=8.612323770417001

㈩ MATLAB系統辨識工具箱所得到模型的初始狀態問題

分析了一下代碼，應該是調用predict函數（[email protected]），初值估計的代專碼應該在子函數x0iniest中，你可屬以自己跟蹤運行看看相應的演算法，或者，舉一個具體的實例，我可以結合具體實例幫助你做分析。