13
13
<refentry xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:svg="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:db="http://docbook.org/ns/docbook" version="5.0-subset Scilab" xml:lang="ja" xml:id="armax1">
15
<refname>armax1</refname>
16
<refpurpose> armax 同定</refpurpose>
20
<synopsis>[arc,resid]=armax1(r,s,q,y,u [,b0f])</synopsis>
40
<para>自己回帰の次数, ただし, r >=0, s >=-1.</para>
49
bof=1の場合, b0 は0であると仮定され,同定されません.
57
"ar"型のtlistおよびフィールド a, b, d, ny, nu, sig
64
ベクトル <literal>[1,a1,...,a_r]</literal>
72
ベクトル <literal>[b0,......,b_s]</literal>
80
ベクトル <literal>[1,d1,....,d_q]</literal>
87
<para> resid=[ sig*echap(1),....,];</para>
98
armax1 は1次元のARXプロセスの係数を同定するために使用されます:
100
<programlisting role=""><![CDATA[
15
<refname>armax1</refname>
16
<refpurpose> armax 同定</refpurpose>
20
<synopsis>[arc,resid]=armax1(r,s,q,y,u [,b0f])</synopsis>
40
<para>自己回帰の次数, ただし, r >=0, s >=-1.</para>
49
bof=1の場合, b0 は0であると仮定され,同定されません.
57
"ar"型のtlistおよびフィールド a, b, d, ny, nu, sig
64
ベクトル <literal>[1,a1,...,a_r]</literal>
72
ベクトル <literal>[b0,......,b_s]</literal>
80
ベクトル <literal>[1,d1,....,d_q]</literal>
87
<para> resid=[ sig*echap(1),....,];</para>
98
armax1 は1次元のARXプロセスの係数を同定するために使用されます:
100
<programlisting role=""><![CDATA[
101
101
A(z^-1)y= B(z^-1)u + D(z^-1)sig*e(t)
102
102
e(t) is a 1-dimensional white noise with variance 1.
103
103
A(z)= 1+a1*z+...+a_r*z^r; ( r=0 => A(z)=1)
104
104
B(z)= b0+b1*z+...+b_s z^s ( s=-1 => B(z)=0)
105
105
D(z)= 1+d1*z+...+d_q*z^q ( q=0 => D(z)=1)
106
106
]]></programlisting>
108
この手法については,Eykhoffの96ページ,
109
"trends and progress in system identification"を参照ください.
111
<programlisting role=""><![CDATA[
108
この手法については,Eykhoffの96ページ,
109
"trends and progress in system identification"を参照ください.
111
<programlisting role=""><![CDATA[
112
112
z(t)=[y(t-1),..,y(t-r),u(t),...,
113
113
u(t-s),e(t-1),...,e(t-q)]
114
114
]]></programlisting>
118
<programlisting role=""><![CDATA[
118
<programlisting role=""><![CDATA[
119
119
coef= [-a1,..,-ar,b0,...,b_s,d1,...,d_q]'
120
120
y(t)= coef'* z(t) + sig*e(t).
121
121
]]></programlisting>
124
逐次型のAR推定(RLLS)が使用されます.
125
この際, e(t-i)は推定値により置換されます.
126
q=0の場合,この手法は逐次型のarmaxに完全に一致します.
131
<para>バージョン4.1.2までのScilabは,
132
<literal>sig</literal>の2乗を戻り値
133
<literal>arc.sig</literal>として返していました.
134
armaモデルの表示とarmax関数について
135
確認し易くするために, Scilabバージョン5.0以降では,
136
戻り値<literal>arc.sig</literal>は<literal>sig</literal>となっています.
124
逐次型のAR推定(RLLS)が使用されます.
125
この際, e(t-i)は推定値により置換されます.
126
q=0の場合,この手法は逐次型のarmaxに完全に一致します.
131
<para>バージョン4.1.2までのScilabは,
132
<literal>sig</literal>の2乗を戻り値
133
<literal>arc.sig</literal>として返していました.
134
armaモデルの表示とarmax関数について
135
確認し易くするために, Scilabバージョン5.0以降では,
136
戻り値<literal>arc.sig</literal>は<literal>sig</literal>となっています.