Nuoseklumo testas tarp modelio ir faktinės sistemos:
Vizualinis patikrinimas: iš pradžių modelio tikslumas iš pradžių įvertinamas vizualiai tikrinant modelio panašumą į tikrąją sistemą.
Parametro reikšmė ir vertė: patikrinkite, ar kiekvieno modelio parametro reikšmė atitinka tikrąją sistemą ir ar parametro vertė yra pagrįsta.
Modelio elgesio atkuriamumas: patikrina, ar modelis gali atkurti tikrosios sistemos elgesio charakteristikas, tokias kaip tendencijos, ciklai ir kt.
Statistinio metodo tyrimas: Statistiniai metodai naudojami modelio numatymo rezultatams palyginti su faktiniais duomenimis, siekiant įvertinti modelio numatymo tikslumą ir patikimumą.
Domeno specifiniai bandymo metodai:
Biologijoje, medicinoje ir kitose srityse taip pat gali prireikti atlikti specifinius testus, tokius kaip biologinio suderinamumo testai ir toksiškumo testai.
Inžinerijos metu gali prireikti mechaninių savybių testavimo, ilgaamžiškumo testavimo ir kt.
Reikėtų pažymėti, kad norint užtikrinti pavyzdžių modelio teisingumą ir patikimumą, reikia išsamiai pritaikyti aukščiau pateiktus bandymo metodus. Tuo pačiu metu dėl skirtingų sričių ir taikymo scenarijų skirtumų konkretūs bandymo metodai gali skirtis. Todėl faktiškai veikiant reikėtų pasirinkti tinkamą bandymo metodą pagal konkrečią situaciją.
Susijusios žymos: pavyzdžių modeliai, biopsijos, biologiniai pavyzdžiai,
Modelių bandymo metodai skiriasi priklausomai nuo taikymo srities ir specifinių poreikių. Apskritai pavyzdžių modelių tyrimas gali būti maždaug suskirstytas į šias kategorijas:
Modelio struktūros tinkamumo testas:
Matmenų nuoseklumas: Užtikrinkite, kad kiekvieno kintamojo matmenys modelyje atitiktų vienas kitą, kad būtų užtikrintas skaičiavimo teisingumas.
Lygties testas atšiauriomis sąlygomis: išbandykite modelio stabilumą atšiauriomis sąlygomis, kad būtų išvengta nepagrįstų prognozių ar modelio rezultatų ypatingomis aplinkybėmis.
Modelio ribų testas: patikrinkite modelio apimtį ir apribojimus, kad įsitikintumėte, jog modelis naudojamas tinkamame kontekste.
Modelio elgesio kūno rengybos testas:
Parametrų jautrumas: Modelio parametrų pokyčių įtakos laipsnis išvesties rezultatams analizuojamas siekiant įvertinti modelio stabilumą ir patikimumą.
Struktūrinis jautrumas: išbandykite modelio struktūros pokyčių įtaką išvesties rezultatams, kad suprastumėte modelio struktūros racionalumą ir reguliavimą.
Pašto laikas: 2012-02-02