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fpe

估计模型的赤池最终预测误差

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语法

value = fpe(model)
value = fpe(model1,...,modeln)

说明

value = fpe(model) 返回估计模型的最终预测误差 (FPE) 值。

示例

value = fpe(model1,...,modeln) 返回多个估计模型的 FPE 值。

示例

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估计传递函数模型。

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

计算最终预测误差 (FPE) 的值。

value = fpe(sys)
value = 
1.7252

或者，可以使用模型的 Report 属性来获取该值。

sys.Report.Fit.FPE
ans = 
1.7252
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对多个输出误差 (OE) 模型进行估计，并利用赤池最终预测误差 (FPE) 值，选择在准确率与复杂度之间达到最优平衡的模型。

加载估计数据。

load iddata2

指定在 1:4 范围内变化的模型阶数。 

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
Warning: Estimation of initial states failed. Zero value will be used.

计算模型的小采样量校正 AIC 值，并返回值。

V = fpe(models{:});
[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：

输出参量

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最终预测误差 (FPE) 值，以标量或向量形式返回。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

  • 该软件在模型估计过程中计算并存储 FPE 值。若要获取此值，请查看模型的 Report.Fit.FPE 属性。

参考

[1] Ljung, L. System Identification: Theory for the User, Upper Saddle River, NJ, Prentice-Hall PTR, 1999. See sections 7.4 and 16.4.

版本历史记录

在 R2006a 之前推出

另请参阅

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