MATLAB实现的NARX模型辨识程序

资 源 简 介

MATLAB实现的NARX模型辨识程序

详 情 说 明

NARX（非线性自回归外生输入）模型是一种用于非线性系统辨识的强大工具，特别适用于具有外生输入的时间序列建模。该模型通过将当前输出值与历史输入输出数据相关联，能够有效捕捉复杂系统的动态特性。

在MATLAB环境下实现NARX模型辨识通常包含几个关键步骤。首先需要准备合适的数据集，包含系统输入和对应的输出观测值。数据预处理阶段可能涉及归一化或标准化操作，这对提高模型性能至关重要。

模型结构选择是核心环节，需要确定输入和输出的延迟阶数。这相当于决定模型需要考虑多少历史信息来预测当前输出。通常可以通过试错法或基于信息准则的方法来确定最优阶数。

训练过程中，MATLAB提供了多种神经网络结构来实现NARX模型，如前馈神经网络或更复杂的深度学习结构。训练算法选择（如Levenberg-Marquardt）和正则化技术的应用都会显著影响最终模型的泛化能力。

模型验证阶段需要通过独立的测试数据集来评估性能，避免过拟合。常用的评估指标包括均方误差、相关系数等。在MATLAB中还可以进行更深入的分析，如残差检验来验证模型是否充分捕捉了系统动态。