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aic

估计模型的赤池信息准则

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语法

value = aic(model)
value = aic(model1,...,modeln)
value = aic(___,measure)

说明

value = aic(model) 返回估计模型的归一化赤池信息准则 (AIC)值。

示例

value = aic(model1,...,modeln) 返回多个估计模型的归一化 AIC 值。

value = aic(___,measure) 指定 AIC 的类型。

示例

示例

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打开实时脚本

估计传递函数模型。

load iddata1 z1;
np = 2;
sys = tfest(z1,np);

计算归一化的赤池信息准则值。

value = aic(sys)
value = 
0.5453

该值也是在模型估计期间计算的。或者，使用模型的 Report 属性来访问该值。

sys.Report.Fit.nAIC
ans = 
0.5453
打开实时脚本

估计传递函数模型。

load iddata1 z1;
np = 2;
sys = tfest(z1,np);

计算归一化的赤池信息准则 (AIC) 值。此语法等同于 aic_raw = aic(sys)。

aic_raw = aic(sys,'nAIC')
aic_raw = 
0.5453

计算原始 AIC 值。

aic_raw = aic(sys,'aic')
aic_raw = 
1.0150e+03

计算采样大小校正的 AIC 值。

aic_c = aic(sys,'AICc')
aic_c = 
1.0153e+03

计算贝叶斯信息准则 (BIC) 值。

bic = aic(sys,'BIC')
bic = 
1.0372e+03

这些值也是在模型估计期间计算的。或者，使用模型的 Report.Fit 属性来访问这些值。

sys.Report.Fit
ans = struct with fields:
    FitPercent: 70.7720
       LossFcn: 1.6575
           MSE: 1.6575
           FPE: 1.7252
           AIC: 1.0150e+03
          AICc: 1.0153e+03
          nAIC: 0.5453
           BIC: 1.0372e+03
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估计多个输出-误差 (OE) 模型，并使用小采样量校正的赤池信息准则 (AICc) 值来选择在准确性和复杂性之间具有最佳权衡的模型。

加载估计数据。

load iddata2

指定在 1:4 范围内变化的模型订单。 

nf = 1:4;
nb = 1:4;
nk = 0:4;

使用所选阶数范围的所有可能组合来估计 OE 模型。

NN = struc(nf,nb,nk); 
models = cell(size(NN,1),1);
for ct = 1:size(NN,1)
   models{ct} = oe(z2, NN(ct,:));
end

计算模型的小采样量校正 AIC 值，并返回值。

V = aic(models{:},'AICc');
[Vmin,I] = min(V);

返回具有最小 AICc 值的最优模型。 

models{I}
ans =
Discrete-time OE model: y(t) = [B(z)/F(z)]u(t) + e(t)
  B(z) = 1.067 z^-2                                  
                                                     
  F(z) = 1 - 1.824 z^-1 + 1.195 z^-2 - 0.2307 z^-3   
                                                     
Sample time: 0.1 seconds
  
Parameterization:
   Polynomial orders:   nb=1   nf=3   nk=2
   Number of free coefficients: 4
   Use "polydata", "getpvec", "getcov" for parameters and their uncertainties.

Status:                                     
Estimated using OE on time domain data "z2".
Fit to estimation data: 86.53%              
FPE: 0.9809, MSE: 0.9615                    
 
Model Properties

输入参数

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辨识模型，指定为以下模型对象之一：

AIC 的类型，指定为下列值之一：

  • 'nAIC' - 归一化 AIC

  • 'aic' - 原始 AIC

  • 'AICc' - 小采样校正的 AIC

  • 'BIC' - 贝叶斯信息准则

请参阅赤池信息准则 (AIC)以了解详细信息。

输出参量

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质量度量的值，以标量或向量的形式返回。对于多个模型，value 是一个行向量，其中 value(k) 对应于第 k 个估计模型 modelk。

详细信息

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提示

  • 该软件在模型估计期间计算并存储所有类型的赤池信息准则度量。如果您想访问这些值，请参阅模型的 Report.Fit 属性。

参考

[1] Ljung, L. System Identification: Theory for the User, Upper Saddle River, NJ, Prentice-Hall PTR, 1999. See sections about the statistical framework for parameter estimation and maximum likelihood method and comparing model structures.

版本历史记录

在 R2006a 之前推出

另请参阅

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