📚 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.

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.

🧩 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.