||y yh||

fit 100 1 ||y ||

AR误差

e = pe(m,data)

pe误差计算。采用yh=predict(m,data,1)进行预测，然后计算误差e=data-yh;

[e,r]= resid(m,data,mode,lags); resid(r)

resid计算并检验误差。采用pe计算误差；在无输出的情况下，绘出误差图，误差曲线应足够小，黄色区域为99%的置信区间，误差曲线在该区域内表明通过检验。

Matlab练习

确定模型阶数

采用ASCE benchmark模型120DOF，选取y方向的响应，共8个。首先，对响应数据进行标准化处理；其次，将标准化处理后的数据建立AR模型；最后，确定合适的模型阶次，通过选取一系列阶数，分别计算对应的AIC值，从图中可以看出，阶次80以后的AIC值变化不大，因此，合适的阶次选择为80。