Discussion :

[new_matlab]

Salut tout le monde,

Je viens de jeter un coup d'oeil à la Toolbox System identification et j'aimerais l'appliquer à mon problème . J'essaie de modéliser un système avec un ARMA. Pas de problème pour choisir mes ordres . Mais j'aimerais en fait que mes coefficients (au nombre de 6) soient optimisés par la méthode des moindres carrés AINSI QUE par minimisation de la variance de l'erreur.

Je n'ai pas de problème pour la partie moindre carré, mais j'aimerais également prendre en compte la partie minimisation de la variance de l'erreur également.

Vous avez une idée ?

Merci

[mihaispr]

Sincerement je n'ai pas compris ce que tu dois faire.

Tu peux me dire le terme 'ARMA' que signifie?

Et aussi si tu peux donner des details pour qu'on essaye t'aider.

Pour commencer tu peux regarder toutes les fonctions du Systheme Identification Toolbox en matlab. Il faut que tu ecris en command window:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
 
>>help ident

C'est la premiere chose pour voir quelles fonctions du toolbox tu dois utiliser.

J'attends ton reponse pour me donner des details a ce que tu desires faire.

Amicalment,

Michel

[new_matlab]

Oui je vais essayer d'être plus précis

Alors j'essaie de mettre en place un algorithme de prédiction basé sur des séries temporelles. Des études ont montrés que (dans mon cas) , ces séries pouvaient être modélisés comme la sortie d'un filtre ARMA (Modèle autoregressif à moyenne ajustée).

Il y a une toolbox sous Matlab, apellée System Identification (je ne sais pas le nom en francais ) qui permet de faciliter ce travail. Les coefficients de mon modèle ARMA vont être corrigés (par itération) par la méthode des moindres carrés. Je sais faire cette partie .

J'aimerais en fait ajouter une autre condition quant à la correction de mes coefs : que la variance de l'erreur soit minimisée au fur et à mesure des itérations.
Je ne sais pas comment faire ça à partir de la toolbox ( ou de Matlab d'ailleurs)

Voilà

[Salendar]

Bonjour,

Je suis actuellement confronté à un problème similaire.

La méthode utilisée par mon prédécesseur étais celle de box-jenkins (BJ.m).

Je ne peux malheureusement pas te dire de quelle bibliothèque est tirée cette fonction...

Mais pour ce que j'en ai compris, cela devrai se rapprocher de ton problème...

J'espère que cela pourra t'aiguiller un peu

[mihaispr]

Ok.


Comme j'ai dis en command window ecris ca:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
 
help ident

Et tu vois toutes les fonctions disponibles en ce toolbox. C'est le meilleur lieu pour commencer apprendre. Aussi a chaque fonction tu as une description.

Je te donne aussi des liens desole pour toi je ne peux pas faire plus parce que je ne sais pas. Tu dois lire attentivement les informations des liens fournis par moi:

http://www.mathworks.com/matlabcentr...exchange/13560

Plus precisement trois liens:

http://lmgtfy.com/?q=least+squares+m...ation+function

http://lmgtfy.com/?q=least+squares+method+matlab+source

http://lmgtfy.com/?q=least+squares+m...atlab+function

Je suis desole parce que je ne peux pas faire mieux pour toi maintenant mais je crois que ce sont des liens pour commencer a ce que tu desires faire!

Bonne chance,

Michel

[mihaispr]

Tu as dis que tu veux la variance de l'erreur essaye de lire la documentation pour la fonction var (qui est pour la variance):

En command window ecris:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
 
>>help var
ou
>>doc var

La methode que tu veux en anglais se dit: "Least Mean Squares Method".

Regarde aussi la fonction polyfit:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
 
>>help polyfit
ou
>>doc polyfit

Aussi un lien ici pour toi:

http://www.lmgtfy.com/?q=variance+fo...atlab+function

J'espere que ca t'aides encore!