Primeiros Passos¶

Bem-vindo à documentação do SysIdentPy! Aprenda como começar a usar o SysIdentPy no seu projeto. Em seguida, explore os principais conceitos e descubra recursos adicionais para modelar sistemas dinâmicos e séries temporais.

📚 Em busca de mais detalhes sobre modelos NARMAX? ▼

Para informações completas sobre modelos, métodos e um conjunto de exemplos e benchmarks implementados no SysIdentPy, confira nosso livro:

Nonlinear System Identification and Forecasting: Theory and Practice With SysIdentPy

Esse livro oferece uma orientação detalhada para auxiliar no seu trabalho com o SysIdentPy.

🛠️ Você também pode explorar os tutoriais na documentação para exemplos práticos.

O que é o SysIdentPy¶

SysIdentPy é uma biblioteca Python de código aberto para Identificação de Sistemas usando modelos NARMAX, construída sobre o NumPy e distribuída sob a licença BSD de 3 cláusulas. SysIdentPy disponibiliza uma estrutura flexível e fácil de usar para construir modelos dinâmicos não lineares para séries temporais e sistemas dinâmicos.

Com o SysIdentPy, você pode:

Construir e customizar modelos não lineares para previsão de séries temporais e sistemas dinâmicos.
Utilizar técnicas inovadoras para seleção de estrutura e estimação de parâmetros do modelo.
Experimentar modelos NARX neurais e outros algoritmos avançados.

Instalação¶

SysIdentPy é publicado como um pacote Python e pode ser instalado com pip, de preferência em um ambiente virtual. Caso não tenha experiência, role a página e expanda a caixa de ajuda. Instale com:

Última Versão

pip install sysidentpy

Suporte NARX Neural

pip install sysidentpy["all"]

Versão Específica

pip install sysidentpy=="0.5.3"

Do Git

pip install git+https://github.com/wilsonrljr/sysidentpy.git

❓ Como gerenciar as dependências do meu projeto? ▼

Se você não tem experiência prévia com Python, recomendamos a leitura de Using Python's pip to Manage Your Projects' Dependencies , que é uma excelente introdução à mecânica de gerenciamento de pacotes em Python e ajuda na solução de erros.

Quais são os principais recursos do SysIdentPy?¶

🧩 Filosofia NARMAX

Construa variações como NARX, NAR, ARMA, NFIR e outras.

📝 Seleção da Estrutura

Use métodos como FROLS, MetaMSS e combinações com técnicas de estimação de parâmetros.

🔗 Funções Base

Escolha entre 8+ funções base, combinando tipos lineares e não lineares para modelos NARMAX personalizados.

🎯 Estimação de Parâmetros

Mais de 15 métodos para explorar diferentes cenários em conjunto com técnicas de seleção de estrutura.

⚖️ Técnicas Multiobjetivo

Minimize diferentes funções objetivo usando informação afim para estimação de parâmetros.

🔄 Simulação de Modelos

Reproduza resultados de artigos com SimulateNARMAX. Teste e compare modelos publicados em artigos.

🤖 NARX Neural (PyTorch)

Integre com PyTorch para arquiteturas NARX neurais usando qualquer otimizador e função de custo.

🛠️ Estimadores Gerais

Compatível com scikit-learn, CatBoost e mais para criar modelos NARMAX.

Recursos adicionais¶

Você gosta do SysIdentPy?¶

Gostaria de ajudar o SysIdentPy, outros usuários e o criador da biblioteca? Você pode "dar uma estrela" ao projeto no GitHub clicando no botão de estrela no canto superior direito da página: https://github.com/wilsonrljr/sysidentpy. ⭐️

Ao marcar um repositório com estrela, você o encontra mais facilmente no futuro, recebe sugestões de projetos relacionados no GitHub e ainda valoriza o trabalho do mantenedor.

Considere, também, apoiar o projeto tornando-se um sponsor. Seu apoio ajuda a manter o desenvolvimento ativo e garante a evolução contínua do SysIdentPy.

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