측정된 데이터와 출력 비교
시뮬레이션되거나 예측된 출력과 측정된 데이터를 플로팅해 비교, 최적의 피팅 값 계산
모델을 식별할 때는 모델 응답을 시뮬레이션하거나 예측하고 이 응답을 측정된 입력/출력 데이터와 비교할 수 있습니다. 이렇게 비교하면 후보 모델 중에서 선택하는 데 도움이 되며 선택한 식별된 모델을 검증하는 데도 도움이 됩니다. 데이터에서 추정할 수 있는 초기 조건을 사용하여, 측정된 출력 데이터와 함께 모델 응답을 플로팅할 수 있습니다. 모델 응답이 측정된 출력 데이터와 얼마나 잘 일치하는지 수량화하는 메트릭을 계산할 수도 있습니다.
함수
도움말 항목
모델 출력과 측정된 데이터 비교
- 시뮬레이션된 출력과 측정된 검증 데이터 비교하기
이 예제에서는 시뮬레이션된 모델 출력과 원래 추정에서 사용되지 않은 측정된 데이터를 비교하여 추정된 모델을 검증하는 방법을 보여줍니다. - Plot Models in the System Identification App
To create one or more plots of your models, select the corresponding check box in the Model Views area of the System Identification app.
모델 응답 시뮬레이션 또는 예측
- Simulate and Predict Identified Model Output
Understand the difference between simulated and predicted output and when to use each.
초기 조건 설정
- Estimate Initial Conditions for Simulating Identified Models
Estimate initial conditions for use in simulations executed from the command line, from Simulink®, and from the System Identification app. - Apply Initial Conditions When Simulating Identified Linear Models
This example describes the workflow for obtaining estimated initial conditions (ICs) for a transfer function model and using the ICs when simulating the model. The example also shows how to use ICs when you convert a model from one model type to another. - Reproduce Command Line or System Identification App Simulation Results in Simulink
Resolve differences between simulation results when comparing command-line or System Identification model outputs with Simulink outputs.
데이터 플로팅
- Supported Model Plots
Examine available plot types and corresponding supported models.
- Compute Model Uncertainty
Compute model parameter uncertainty of linear models. - Specify Toolbox Preferences for Linear Analysis Plots
Set linear analysis plot preferences that persist between MATLAB® sessions.