quel est le modèle arx

Quel est le modèle ARX

À l'ère actuelle axée sur les données, le modèle ARX constitue un outil d'identification de système important et est largement utilisé en ingénierie, en économie et en science. Cet article présentera en détail la définition, le principe, les scénarios d'application du modèle ARX, ainsi que les discussions connexes sur des sujets d'actualité sur Internet au cours des 10 derniers jours.

1. Définition et principe du modèle ARX

Le nom complet du modèle ARX estModèle autorégressif avec entrées exogènes, est une méthode d'identification de système dynamique linéaire. L'idée principale est de prédire la valeur de sortie actuelle grâce à des données de sortie historiques et des données d'entrée externes.

L'expression mathématique de base du modèle ARX est :

y(t) + a₁y(t-1) + ... + aₙy(t-n) = b₁u(t-1) + ... + bₘu(t-m) + e(t)

Parmi eux :

2. Caractéristiques du modèle ARX

1.structure linéaire: La forme du modèle est simple et pratique pour l’analyse théorique et l’application pratique.

2.reconnaissabilité: Les paramètres peuvent être estimés efficacement par des méthodes standards telles que les moindres carrés

3.en temps réel: Convient pour l'identification et le contrôle du système en ligne

4.Évolutivité: Peut être développé en modèles plus complexes tels que ARMAX et OE

3. Champs d'application du modèle ARX

4. Discussions liées à ARX parmi les sujets d'actualité sur Internet au cours des 10 derniers jours

Grâce à l'analyse des points chauds du réseau au cours des 10 derniers jours, nous avons constaté que le modèle ARX était fréquemment mentionné dans les sujets suivants :

5. Avantages et limites du modèle ARX

Avantages :

1. Haute efficacité informatique, adaptée aux systèmes en temps réel

2. Base théorique solide et estimation fiable des paramètres

3. La structure du modèle est transparente et facile à expliquer.

Limites :

1. Uniquement applicable aux systèmes linéaires

2. Des hypothèses fortes sur le bruit

3. Difficulté à gérer des relations hautement non linéaires

6. Développement futur du modèle ARX

Avec le développement du deep learning, les modèles ARX sont combinés avec des méthodes telles que les réseaux de neurones pour former de nouvelles méthodes de modélisation hybrides. Dans le même temps, dans un environnement Big Data, l’efficacité du modèle ARX le rend toujours très précieux dans des domaines tels que l’edge computing.

7. Ressources d'apprentissage recommandées

Grâce à l'introduction de cet article, je pense que les lecteurs ont une compréhension globale du modèle ARX. En tant que méthode de base pour l'identification des systèmes, le modèle ARX revêt toujours une valeur importante dans la transformation numérique actuelle et mérite une étude et une application approfondies.