Cтраница 1
Проверка модели по х2 - критерию показала, что модель адекватно описывает исследуемый процесс. Однако анализ одномерных сечений по каждой переменной показал, что модель правильно описывает процесс только в той области, в которой имеется наибольшее число экспериментальных наблюдений, а на краях области поверхность отклика даже уходит в область отрицательных значений. [1]
Проверка модели по х2 - критерию показала, что при а 0 95 модель адекватно описывает исследуемый процесс. Кроме того, в результате проверки были получены правильные контрольные сечения по всей исследуемой области. [2]
Проверка модели на достоверность является необходимым условием получения достоверных результатов при ее использовании. В ходе проверки, во-первых, следует определить степень соответствия модели реальному явлению, необходимо выяснить, всели существенные факторы реальной ситуации встроены в модель. Во-вторых, следует установить, насколько моделирование действительно помогает руководству решить проблему. В рассмотренном примере следует проверить, действительно ли модель даст возможность планировать заказы на сырье и материалы, запасные части так, чтобы устранить жалобы магазинов на задержки поставок. [3]
Проверка модели на рассматриваемом подэтапе должна дать ответ на вопрос, насколько логическая схема модели и используемые соотношения отражают замысел ее, сформированный на первом этапе. При этом проверяются возможность решения поставленной задачи, точность отражения замысла в логической схеме, полнота логической схемы модели, правильность используемых математических соотношений. Только после этого можно считать, что имеется логическая схема модели, пригодная для дальнейшей работы по реализации модели на ЭВМ. [4]
Проверка моделей на адекватность была выполнена простым сравнением исходных данных с рассчитанными по полученным зависимостям. [5]
Проверка модели представляет собой процесс, в ходе которого достигается приемлемый уровень уверенности пользователя в том, чго любой вывод о поведении системы, сделанный на основе моделирования, будет правильным. Невозможно доказать, что та или иная имитация является правильным или правдивым отображением реальной системы. К счастью, нас редко занимает проблема доказательства правдивости модели. Вместо этого нас интересует главным образом справедливость тех более глубоких умозаключений, к которым мы пришли или к которым придем на основании имитационного моделирования. Таким образом, нас волнует обычно не справедливость самой структуры модели, а ее функциональная полезность. [6]
Проверка моделей на исходной выборке объектов показала, чю распределанае ошибки прогноза эффекта СКО Ь урмч - Чсрош. [7]
Проверка модели - этап чрезвычайно важный, поскольку имитационные модели вызывают впечатление реальности, и как разработчики моделей, так и их пользователи легко проникаются к ним доверием. К сожалению, для случайного наблюдателя, а иногда и для специалиста, искушенного в вопросах моделирования, бывают скрыты исходные предположения, на основе которых строилась данная модель. Поэтому проверка, выполненная без должной тщательности, может привести к катастрофическим последствиям. [8]
Проверку модели, положенной в основу описания процесса экстракции, проводили последовательно по стадиям. [9]
Проводится проверка модели: устанавливается репер на паропроводе отбора в непосредственной близости от цилиндра турбины. Смещение паропровода достигает заметной величины при отборе, равном 60 % номинального, растет в интервале 60 - 75 %, прекращается при достижении отбора, равного 75 % номинального. [10]
Для проверки модели Кишиневский проводил опыты по поглощению СО2 водой и растворами NaOH в сосуде с мешалкой ( стр. [11]
Для проверки модели на линейность или нелинейность вы рассматриваете уравнения, которые описывают процесс. Проверьте каждый член в уравнениях модели процесса, чтобы убедиться в том, является ли он линейным или нелинейным, и если какой-нибудь из членов нелинеен, то и сама модель будет нелинейной. Отсюда следует вывод, что процесс - нелинейный. [12]
Суть проверки модели на адекватность состоит в следующем. Поэтому эта гипотеза нуждается в статистической проверке по экспериментальным данным. [13]
При проверке модели путем сравнения траекторий, полученных на модели, с реальными траекториями, основным вопросом является выбор показателей, по которым будут сравниваться две траектории. Этот же вопрос возникает и при качественном анализе модели, и при оценке устойчивости по параметрам. Очень часто встречается ошибочная точка зрения, состоящая в том, что поскольку все прикладные имитационные исследования в той или иной мере предназначены для предсказания будущего, то и используемая в них математическая модель должна предсказывать состояние изучаемой системы в некоторый момент в будущем; поэтому при проверке модели необходимо рассматривать значения переменных модели во все моменты времени. [14]
При проверке модели путем сравнения траекторий, полученных на модели, с реальными траекториями основным вопросом является выбор показателей, по которым будут сравниваться две траектории. Этот же вопрос возникает и при качественном анализе модели, и при оценке устойчивости по параметрам. Отметим, что при проверке модели не обязательно рассматривать значения переменных модели во все моменты времени. [15]