シミュレーションと予測

同定されたモデルの応答のシミュレーションと予測、モデルシミュレーションブロックを使用した Simulink^® での同定されたモデルのインポート

System Identification アプリおよび sim を使用して、与えられた入力に対する同定されたモデルの応答をシミュレートできます。入力と出力の過去の測定値を使用して、将来の特定の対象期間におけるモデル応答を予測できます。predict を使用して測定データの時間範囲にわたるモデル応答を予測し、forecast を使用して測定データが利用できない将来の時間範囲にわたる応答を予測します。また、同定されたモデルを Simulink にインポートして、モデルシミュレーションブロックを使用してモデル応答をシミュレートすることも可能です。

関数

`sim`	同定されたモデルの応答のシミュレーション
`simOptions`	Option set for `sim`
`simsd`	Simulate linear models with uncertainty using Monte Carlo method
`simsdOptions`	Option set for `simsd`
`predict`	同定されたモデルの K ステップ先の出力の予測
`predictOptions`	Option set for `predict`
`forecast`	同定されたモデルの出力を予想する
`forecastOptions`	Option set for `forecast`
`idinput`	Generate input signals to support system identification

ブロック

Iddata Source	MATLAB ワークスペースの `iddata` オブジェクトに格納されている時間領域データをインポートする
Iddata Sink	シミュレーションデータを `iddata` オブジェクトとして MATLAB ワークスペースにエクスポート
Idmodel	Simulate identified linear model in Simulink software
Nonlinear ARX Model	Simulate nonlinear ARX model in Simulink software
Hammerstein-Wiener Model	Simulate Hammerstein-Wiener model in Simulink software
Nonlinear Grey-Box Model	Simulink ソフトウェアでの非線形グレーボックスモデルのシミュレーション

トピック

シミュレーションと予測

Simulate and Predict Identified Model Output
Understand the difference between simulated and predicted output and when to use each.
Simulation and Prediction in the App
Perform simulation and prediction in the System Identification app, and interpret results.
Simulation and Prediction at the Command Line
Perform simulation, prediction, and forecasting at the command line, specify initial conditions.
Simulate Identified Model in Simulink
Use model blocks to import, initialize, and simulate models from the MATLAB^® environment into a Simulink model.
Using System Identification Toolbox Blocks in Simulink Models
Description of the System Identification Toolbox™ block library.

予想

Introduction to Forecasting of Dynamic System Response
Understand the concept of forecasting data using linear and nonlinear models.
Forecast Output of Dynamic System
Workflow for forecasting time series data and input-output data using linear and nonlinear models.
多変量時系列の予想
この例では、被捕食者の群れのシナリオにおける捕食者個体群と被捕食者個体群から測定したデータについて、多変量時系列予想を実施する方法を説明します。