مدل arx چیست

مدل ARX چیست؟

در عصر مبتنی بر داده های امروزی، مدل ARX به عنوان یک ابزار مهم شناسایی سیستم عمل می کند و به طور گسترده در مهندسی، اقتصاد و علم استفاده می شود. این مقاله به طور مفصل تعریف، اصل، سناریوهای کاربردی مدل ARX و همچنین بحث های مرتبط در مورد موضوعات داغ در سراسر اینترنت در 10 روز گذشته را معرفی می کند.

1. تعریف و اصل مدل ARX

نام کامل مدل ARX استرگرسیون خودکار با مدل ورودی های خارجی، یک روش شناسایی سیستم دینامیکی خطی است. ایده اصلی پیش بینی مقدار خروجی فعلی از طریق داده های خروجی تاریخی و داده های ورودی خارجی است.

بیان ریاضی پایه مدل ARX این است:

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

از جمله:

2. ویژگی های مدل ARX

1.ساختار خطی: فرم مدل برای تحلیل نظری و کاربرد عملی ساده و راحت است.

2.قابل تشخیص بودن: پارامترها را می توان به طور موثر با روش های استاندارد مانند حداقل مربعات تخمین زد

3.زمان واقعی: مناسب برای شناسایی و کنترل آنلاین سیستم

4.مقیاس پذیری: می تواند به مدل های پیچیده تری مانند ARMAX و OE توسعه یابد

3. زمینه های کاربردی مدل ARX

4. بحث های مرتبط با ARX در میان موضوعات داغ اینترنت در 10 روز گذشته

از طریق تجزیه و تحلیل نقاط داغ شبکه در 10 روز گذشته، متوجه شدیم که مدل ARX اغلب در موضوعات زیر ذکر شده است:

5. مزایا و محدودیت های مدل ARX

مزایا:

1. راندمان محاسباتی بالا، مناسب برای سیستم های زمان واقعی

2. مبانی نظری جامد و تخمین پارامتر قابل اعتماد

3. ساختار مدل شفاف است و به راحتی قابل توضیح است.

محدودیت ها:

1. فقط برای سیستم های خطی قابل استفاده است

2. فرضیات قوی در مورد سر و صدا

3. مشکل در رسیدگی به روابط بسیار غیرخطی

6. توسعه آینده مدل ARX

با توسعه یادگیری عمیق، مدل‌های ARX با روش‌هایی مانند شبکه‌های عصبی ترکیب می‌شوند تا روش‌های مدل‌سازی ترکیبی جدید را تشکیل دهند. در عین حال، در یک محیط کلان داده، کارایی مدل ARX باعث می‌شود هنوز در زمینه‌هایی مانند محاسبات لبه از ارزش بالایی برخوردار باشد.

7. منابع آموزشی توصیه شده

از طریق معرفی این مقاله، من معتقدم که خوانندگان درک جامعی از مدل ARX دارند. به عنوان یک روش اساسی برای شناسایی سیستم، مدل ARX هنوز ارزش مهمی در تحول دیجیتال امروزی دارد و ارزش مطالعه و کاربرد عمیق را دارد.