解释每一行代码的意思%% 初始化 N = 3000;n = 3; z = zeros(1,N); theta1 = zeros(n, N); theta2 = zeros(n, N); fai = zeros(n, 1); P = zeros(1, N); Rk_1 = eye(n); for k = 4:N %% 迭代求解 theta0 = [-1.18 0.784 -0.456]'; fai = [-z(k-1) -z(k-2) -z(k-3)]'; z(k) = fai' * theta0 + 1.2*normrnd(0,1); %% 收敛因子 a1 = 15; b1 = 0.6; k1 = 60; k2 = 120; if k <= k1 rho = k/(a1*k1); elseif k > k2 rho = 1/(a1 + b1*(k - k2)); else rho = 1/a1; end %% 随机逼近法 P(:,k) = rho; theta1(:,k) = theta1(:,k-1) + rho * fai * (z(k) - fai'*theta1(:,k-1)); %% 随机牛顿法 Rk = Rk_1 + rho * (fai*fai' - Rk_1); theta2(:,k) = theta2(:,k-1) + rho * inv(Rk) * fai * (z(k) - fai'*theta2(:,k-1)); end disp("随机逼近法") disp(theta1(:,3000)) disp("随机牛顿法") disp(theta2(:,3000)) k = 1:N; figure plot(k,P);xlabel('k');ylabel('收敛因子'); figure subplot(3,1,1);plot(k,theta1(1,:),'-r');legend('a1');title('随机逼近辨识结果'); subplot(3,1,2);plot(k,theta1(2,:),'-b');legend('a2'); subplot(3,1,3);plot(k,theta1(3,:),'-g');legend('a3'); figure subplot(3,1,1);plot(k,theta2(1,:),'-r');legend('a1');title('随机牛顿辨识结果'); subplot(3,1,2);plot(k,theta2(2,:),'-b');legend('a2'); subplot(3,1,3);plot(k,theta2(3,:),'-g');legend('a3');
时间: 2024-03-08 15:51:30 浏览: 26
这段代码是一个使用随机逼近法和随机牛顿法进行参数辨识的程序,下面是每一行代码的含义:
```matlab
N = 3000; % 初始化N的值为3000
n = 3; % 初始化n的值为3
z = zeros(1,N); % 初始化z向量为1 x N 的零向量
theta1 = zeros(n, N); % 初始化theta1为n x N 的零矩阵
theta2 = zeros(n, N); % 初始化theta2为n x N 的零矩阵
fai = zeros(n, 1); % 初始化fai为n x 1 的零向量
P = zeros(1, N); % 初始化P为1 x N 的零向量
Rk_1 = eye(n); % 初始化Rk_1为n x n 的单位矩阵
for k = 4:N % 迭代求解,从k=4循环到N
%% 迭代求解
theta0 = [-1.18 0.784 -0.456]'; % 初始化theta0向量
fai = [-z(k-1) -z(k-2) -z(k-3)]'; % 初始化fai向量
z(k) = fai' * theta0 + 1.2*normrnd(0,1); % 生成随机噪声,计算z(k)的值
%% 收敛因子
a1 = 15; b1 = 0.6; k1 = 60; k2 = 120; % 初始化一些参数
if k <= k1 % 根据k的值计算收敛因子rho
rho = k/(a1*k1);
elseif k > k2
rho = 1/(a1 + b1*(k - k2));
else
rho = 1/a1;
end
%% 随机逼近法
P(:,k) = rho; % 更新P向量的第k个元素
theta1(:,k) = theta1(:,k-1) + rho * fai * (z(k) - fai'*theta1(:,k-1)); % 计算theta1的值
%% 随机牛顿法
Rk = Rk_1 + rho * (fai*fai' - Rk_1); % 计算Rk的值
theta2(:,k) = theta2(:,k-1) + rho * inv(Rk) * fai * (z(k) - fai'*theta2(:,k-1)); % 计算theta2的值
end
disp("随机逼近法") % 输出一些文本信息
disp(theta1(:,3000)) % 输出theta1的最后一列
disp("随机牛顿法") % 输出一些文本信息
disp(theta2(:,3000)) % 输出theta2的最后一列
k = 1:N; % 初始化k向量
figure
plot(k,P);xlabel('k');ylabel('收敛因子'); % 绘制P向量的图像
figure
subplot(3,1,1);plot(k,theta1(1,:),'-r');legend('a1');title('随机逼近辨识结果');
subplot(3,1,2);plot(k,theta1(2,:),'-b');legend('a2');
subplot(3,1,3);plot(k,theta1(3,:),'-g');legend('a3');
% 绘制theta1的图像
figure
subplot(3,1,1);plot(k,theta2(1,:),'-r');legend('a1');title('随机牛顿辨识结果');
subplot(3,1,2);plot(k,theta2(2,:),'-b');legend('a2');
subplot(3,1,3);plot(k,theta2(3,:),'-g');legend('a3');
% 绘制theta2的图像
```
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