Approximation d'un modèle non linéaire à un ensemble de données. Ici, des méthodes non itératives sont utilisées. Les méthodes "Grid-Search" et "Random-Search" sont les options disponibles.
Syntaxe
ParameterEstimation(Model, le Data, le [ Bounds ], le [ Variations ] [ , le Mode Variable MODE_RANDOM ])
ou
ParameterEstimation(UserdefinedModel, le N, le Data, le [ Bounds ], le [ Variations ], le [ Mode Variable MODE_RANDOM ] [ , le AuxData ])
La syntaxe de la fonction ParameterEstimation se compose des éléments suivants :
Section |
Description |
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Model |
Détermine le modèle à adapter aux données. L'argument peut être choisi dans une liste de modèles prédéfinis. L'argument Model peut avoir les valeurs suivantes :
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UserdefinedModel |
Identifie le modèle personnalisé qui doit être adapté aux données. L'argument contient le code FPScript pour le calcul de la fonction modèle (voir fonction NonLinCurveFit). Les structures de données autorisées sont Scalaire. Les types de données pris en charge sont Chaîne de caractères. |
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N |
Le nombre de paramètres utilisés dans le modèle personnalisé. Les structures de données autorisées sont Scalaire. Tous les types de données entiers sont autorisés. La valeur doit être supérieure ou égale à 1. |
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Data |
Ce sont les données sur lesquelles le modèle doit être ajusté. Si le modèle comporte plusieurs variables dépendantes, alors l'argument doit être spécifié sous forme de liste avec un ensemble de données par variable. Les structures de données autorisées sont Série de données, le Matrice de données, le Signal, le Série de signaux et Liste. Tous les types de données numériques sont autorisés, à l'exception de Temps calendaire. |
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Bounds |
La matrice de données avec les limites des paramètres du modèle à déterminer. La matrice contient par paramètre une colonne avec deux limites. Si vous omettez l'argument, alors ±1000 est utilisé comme limite. Les structures de données autorisées sont Matrice de données. Tous les types de données numériques sont autorisés. Si l'argument est une liste, alors son premier élément est pris. S'il s'agit à nouveau d'une liste, le processus est répété. |
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Variations |
Les séries de données avec le nombre de variations pour chaque paramètre. La valeur par défaut est de 10 pour chaque paramètre. Les structures de données autorisées sont Série de données. Tous les types de données réels sont autorisés. Si l'argument est une liste, alors son premier élément est pris. S'il s'agit à nouveau d'une liste, le processus est répété. |
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Mode |
Précise le mode à utiliser. L'argument Mode peut avoir les valeurs suivantes :
Si l'argument n'est pas spécifié, il est défini à la valeur par défaut MODE_RANDOM . |
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AuxData |
Correspondent à des données arbitraires qui peuvent éventuellement être transmises au modèle défini par l'utilisateur en tant qu'argument 'd'. Toutes les structures de données sont autorisées. Tous les types de données sont autorisés. |
Remarques
Le résultat a toujours la structure de données Série de données.
Le résultat est une série de données avec les paramètres estimés du modèle. L'argument Variations détermine le nombre de combinaisons à calculer. Pour un modèle avec trois paramètres et les variations {10,10,10}, 1000 combinaisons sont calculées. Dans la procédure "Random-Search", des valeurs de paramètres distribuées de manière aléatoire sont calculées et se situent dans les limites spécifiées. Dans la procédure "Grid-Search", la distance entre les valeurs voisines des paramètres est constante. Cette valeur est donnée par l'argument Bounds et l'argument Variations argument. Un nombre de variations de 10 signifie qu'un paramètre peut prendre certaines valeurs dans la plage de valeurs 10. Le modèle est ensuite calculé avec les combinaisons de paramètres déterminées de cette manière. Plus les limites de la fourchette sont larges, moins l'estimation est précise. Le résultat est la combinaison qui minimise la somme des carrés résiduels. La méthode convient principalement à l'estimation des paramètres de départ pour l'ajustement non linéaire des courbes.
Si le résultat ne donne aucune valeur, la plage de valeurs à examiner doit être limitée par l'argument Bounds.
Disponible dans
FlexPro Basic, Professional, Developer Suite
Exemples
Dim p = ParameterEstimation(MODEL_EXP_EXPONENTIAL_DECAY1, Ag, {{0,1000}, {0,1000}, {0,1000}}, {10, 10, 10}, MODE_RANDOM)
NonLinModel(MODEL_EXP_EXPONENTIAL_DECAY1, Ag, p)
Estime les paramètres du modèle de fonction exponentielle décroissante (variante 1) en utilisant la procédure de "recherche aléatoire" et calcule les données modélisées à partir de ces paramètres. Les paramètres peuvent être compris entre 0 et 1000.