Проверка - адекватность - модель
Cтраница 2
Для проверки адекватности модели реальной системе-прототипу ( АИСТ-0) была выбрана система, состоящая из одного процессора, одного УВВК, пяти абонентов, одного АЦПУ и одного перфоратора. [16]
Для проверки адекватности модели ( 57) были обработаны результаты следующих экспериментов. В качестве газожидкостной системы была взята смесь трансформаторного масла с природным газом. [17]
Для проверки адекватности модели необходимо провести ее тестирование в режиме консультации средствами системы ИЛИС или в режиме просмотра базы знаний. [18]
Для проверки адекватности модели изучается разность между экспериментальным значением и значением отклика, предсказанным по уравнению регрессии в некоторых точках факторного пространства. В качестве этих точек могут быть взяты как точки плана ( при ненасыщенных планах), так и добавочные проверочные точки. Проверочные точки обычно выбирают либо в области, представляющей наибольший интерес, либо располагают таким образом, чтобы наблюдения в них могли бы быть использованы для построения полинома более высокой степени. [19]
Сама проверка адекватности модели достаточно трудоемка. Она включает на первом этапе проверку степени совпадения расчетных и экспериментальных значений скорости полимеризации, конверсии, средних молекулярных масс и ММР в зависимости от времени реакции и концентрации реагентов для изотермического режима. Делается это для выявления систематических отклонений, наличие которых свидетельствует о некорректности сделанных допущений. [20]
Для проверки адекватности модели GARCH необходимо проверить стандартизованные остатки е / а, где о - условное среднее квадратическое отклонение, рассчитываемое по модели GARCH и е - остатки в уравнении условного математического ожидания. Если модель GARCH достаточно хорошо определена, то стандартизованные остатки будут независимы и идентично распределены. Этот критерий проводится в два этапа. [21]
Процедура проверки адекватности модели и значимости коэффициентов такая же, как и для линейной модели, которая была рассмотрена ранее. [22]
При проверке адекватности модели критерии, основанные на остаточных членах, и критерии, основанные на сравнении выходных характеристик модели и имеющихся данных, одинаково важны. [23]
В общем случае проверка адекватности модели представляет собой сложную физическую задачу. Как было показано выше, при составлении физико-химической модели реактора необходимо сделать допущение об определенном характере элементарных физических процессов, о факторе их усреднения, о влиянии на них конструкции аппарата и параметров процесса, о химизме процесса и, наконец, о характере взаимного влияния физических и химических процессов, В определенных условиях любое из этих допущений может явиться источником ошибок. При этом нельзя забывать, что только кинетическая модель процесса не зависит от конструкции аппарата и параметров процесса, а все физические процессы связаны с конкретными параметрами процесса и конкретной конструкцией аппарата. Поэтому необходимо четкое представление о том, корректность каких допущений может быть проверена при постановке определенных конкретных опытов и сопоставлении их результатов с результатами математического эксперимента. [24]
 |
Значения критерия Пирсона. [25] |
В качестве примера проверки адекватности модели реальному процессу массопередачи по профилю концентрации по длине тарелки были взяты экспериментальные профили, снятые в разных режимах по газу и жидкости в РХТУ им. [26]
В качестве эффективного средства проверки адекватности моделей и способа выбора настроечных коэффициентов для задач, связанных с моделированием эксплуатационных режимов, может быть рекомендовано систематическое проведение расчетов с целью получения в результате решения фактически существующего режима работы ГТС. Для выявления ошибок в исходной информации, помимо средств диагностики, необходимо предусмотреть возможность выдачи на экран всех данных, используемых в расчете, для дополнительного визуального контроля и анализа. Использование указанных приемов, однако, не исчерпывает проблему, важность которой требует учета всех средств, помогающих ответить на вопрос пользователя Дочему не прошел расчет. При решении оптимизационных задач методом динамического программирования для этой цели может быть использована особенность вычислительной процедуры, заключающаяся в последовательном анализе объектов. Анализируя расчетный диапазон на выходе КС и ЛУ, пользователь может указать на объект по направлению хода газа, правильность расчета которого вызывает у него сомнения. Таким образом, выделяется объект, подлежащий детальному анализу, т.е. задача упрощается. [27]
Независимо от выбранного критерия проверку адекватности модели большой системы объекту можно проводить различными способами: наблюдением за эффективностью системы У - при конкретном режиме; определением л независимых реализаций модели; проверкой гипотезы о среднем значении отклика УО - Е ( R ( х)); где УО - известное значение функции отклика реальной системы. [28]
Система статической оптимизации содержит блоки проверки адекватности модели, идентификации с помощью модели неконтролируемых возмущений и оптимизации режимов. [29]
Определенные требования к статистическим данным, необходимым для проверки адекватности модели, предполагает предварительное планирование эксперимента. [30]
Страницы: 1 2 3 4