arx模型和armax哪个好

ARX模型是自回归外部输入模型，而ARMAX模型是自回归外部输入滑动平均模型。两个模型都是用来描述时间序列数据的，但是有一些不同之处。

首先，ARX模型只考虑了自变量的滞后项对因变量的影响，而ARMAX模型考虑了自变量和滞后项之间的线性关系。

其次，ARX模型适用于没有测量误差的数据，而ARMAX模型可以处理有测量误差的数据。

此外，ARMAX模型在建模中引入了动态回归因子，可以更准确地描述时间序列数据的动态性质。

综上所述，ARX模型和ARMAX模型在描述时间序列数据方面各有优势。如果数据没有测量误差，且只关注自变量的滞后项对因变量的影响，可以选择ARX模型；如果数据存在测量误差或对自变量和滞后项之间的线性关系感兴趣，可以选择ARMAX模型。实际选择应根据具体问题和数据特征进行。

相关问题

tfest、arx、armax函数

tfest函数是MATLAB中的一个函数，用于估计连续时间频域数据的传递函数模型。它可以根据给定的输入和输出数据，使用最小二乘法或其他方法来估计系统的传递函数。tfest函数可以用于系统辨识和模型预测等应用。

arx函数是MATLAB中的一个函数，用于估计离散时间自回归模型（ARX模型）。ARX模型是一种常用的时间序列模型，它基于过去的输入和输出数据来预测未来的输出。arx函数可以根据给定的输入和输出数据，使用最小二乘法或其他方法来估计ARX模型的参数。

armax函数是MATLAB中的一个函数，用于估计离散时间自回归滑动平均模型（ARMA模型）或自回归滑动平均外生模型（ARMAX模型）。ARMA模型是一种常用的时间序列模型，它结合了自回归和移动平均的特性。ARMAX模型在ARMA模型的基础上增加了外生变量的影响。armax函数可以根据给定的输入和输出数据，使用最小二乘法或其他方法来估计ARMA或ARMAX模型的参数。

综上所述，tfest函数用于估计连续时间频域数据的传递函数模型，arx函数用于估计离散时间自回归模型，而armax函数用于估计离散时间自回归滑动平均模型或自回归滑动平均外生模型。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [线性模型：AR、MA、ARMA、ARMAX、ARX、ARARMAX、OE、BJ等](https://blog.csdn.net/zephyr_wang/article/details/128589032)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

matlab对rbf-arx模型参数辨识

在 MATLAB 中，可以使用 System Identification Toolbox 中的函数来对 RBF-ARX 模型参数进行辨识。以下是一个简单的示例：

首先，生成一些模拟数据：

t = 0:0.1:10;
y = sin(t) + 0.1*randn(size(t));
u = cos(t);
data = iddata(y', u', 0.1);

然后，使用 `rbarx` 函数来建立一个 RBF-ARX 模型，并使用 `arxstruc` 函数来选择最佳的模型阶数：

model = rbarx(data, 5, 'gaussmf');
struc = arxstruc(data, [], [1:10], 'ff', model);

最后，使用 `armax` 函数来对 RBF-ARX 模型参数进行辨识：

sys = armax(data, struc.best);

在上面的代码中，`5` 是隐藏节点数，`'gaussmf'` 是径向基函数类型。`arxstruc` 函数中的 `[1:10]` 是指模型阶数的范围，`'ff'` 表示使用前馈结构。`struc.best` 是选择出的最佳模型阶数。

辨识完成后，可以使用 `compare` 函数来比较辨识出的模型和原始数据：

compare(data, sys);