工具箱檢測模型

㈠ MATLAB系統辨識工具箱（ARMAX模型）

系統辨識是研究系統輸入輸出數據，以建立描述系統行為的數學模型的現代控制理論分支。MATLAB系統辨識工具箱提供直觀且簡便的流程進行模型擬合，本文將簡要介紹其使用方法。

使用MATLAB系統辨識工具箱進行模型辨識的第一步是打開工具箱，通過命令窗口輸入「ident」即可實現。

導入數據時，數據分為輸入與輸出兩部分，這里以功率輸出為例，使用MATLAB自帶數據為例。步驟包括數據導入、選擇數據范圍、預處理數據等。具體步驟包括：時間域數據導入、填寫數據、數據范圍選擇、趨勢項去除等操作。數據預處理後，系統界面將顯示預處理後的數據。

進行模型辨識時，以多項式ARMAX模型為例，選擇Estimate→Polynomial Models。數據將自動展示在右側，雙擊模型可以查看參數。模型輸出界面展示了模型的擬合程度，如ARMAX2221模型的擬合度為76.72%。

對於ARX模型的辨識，選擇Estimate→Polynomial Models，選擇ARX模型進行辨識，設置階數范圍為1-10，並觀察不同演算法下的最優擬合情況。結果顯示，最小二乘法的擬合度最高。

系統辨識工具箱在數據處理過程中提供了便利的工具，通過直觀的界面和簡單的操作步驟，實現數據模型的快速擬合。其數據精度基本符合要求，在現代控制系統設計中發揮重要作用。

㈡ 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

㈢ 用matlab工具箱怎麼對garch模型做預測

garchfit（）函數使用格式：

[Coeff,Errors,LLF,Innovations,Sigmas,Summary] = garchfit(Spec,Series,X)

Coeff——輸入參數。接受由garchset，garchget，garchsim，garchinfer，和garchpred結構產生的參數。

Errors——系數的估計誤差（即標准誤差）的結構。

LLF——對於優化目標函數值與參數相關的估計發現Coeff。garchfit執行優化使用優化工具箱fmincon函數。

Innovations——創建（即殘差）序列推導的時間序列列向量。

Sigmas——與創建相對應的條件標准偏差向量。

Summary——顯示優化過程的摘要信息結構。

Spec——包含條件均值和方差規范的GARCH規范結構。它還包含估計所需的優化參數。通過調用garchset創建這個結構。

Series——觀測的時間序列列向量。

X——觀測數據的時間序列回歸矩陣。

例如：

clc

spec = garchset('C',0,'K',0.0001,'GARCH',0.9,'ARCH',0.05);%指定模型的結構

[e,s,y]= garchsim(spec,1000);

[Coeff,Errors,LLF,Innovations,Sigmas,Summary] = garchfit(spec,y) %擬合參數

運行後得到的部分結果

㈣ 請問如何將matlab系統辨識工具箱的模擬數據導出

只要有數據，就可以用matlab系統識別工具箱的函數進行建模、估計、計算、預測，請把數據和要求說下。