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Comment vérifier et de valider un modèle mathématique

Publié:2013-12-11Source: général
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Comment vérifier et de valider un modèle mathématique

Des simulations informatiques et les modèles mathématiques sont utilisés de plus en plus d'aider dans le processus de prise de décision dans divers domaines, y compris les soins de santé, l'ingénierie de conception et de l'activité militaire. Le souci évident sur les développeurs et les utilisateurs des modèles mathématiques est le degré de confiance dans les prédictions du modèle. Il est très facile de faire des erreurs, y compris les erreurs dans les estimations des paramètres dans les hypothèses et les modèles de programmation. Vérification et validation (V & V) est conçu pour résoudre ce problème et est devenue une partie importante du processus de construction du modèle.

Niveau de difficulté:

Modérément difficile

Instructions

Vérification du modèle

1 modèle de vérification est le processus de veiller à ce que la description conceptuelle et la solution de modèle et sont appliqués correctement. La première étape consiste à s'assurer que le modèle reflète le monde réel. Par exemple, si le comportement du système d'intérêt est non-linéaire, comportement non-linéaire puis ceux-ci devraient être pris en compte dans les équations dans lesquelles se fonde le modèle.

2 Assurez-vous que le code est libre de bugs. Assurez-vous que le code est examiné à fond. Dessinez un organigramme représentant la circulation de l'information dans le modèle. Utilisez un outil de débogage pour explorer le modèle pour vous assurer que ce qui se passe dans le modèle correspond le diagramme. Examiner les résultats du modèle avec différents paramètres d'entrée.

3 Effectuez un «contrôle de qualité» dans chaque équation pour veiller à ce que l'équation équilibrée reproduit les données utilisées pour le montage. Vérifiez que les prédictions des modèles sont compatibles avec les données utilisées pour construire le modèle.

4 Effectuez l'analyse de sensibilité sur les paramètres du modèle et les entrées du modèle. Le comportement inattendu pourrait indiquer des problèmes. Les paramètres que le modèle est très sensible peuvent nécessiter des estimations plus précises.

5 documentation est essentielle au maintien du modèle. Rédiger clairement toutes les équations, les hypothèses du modèle et la mise en œuvre de logiciels courants.

La validation du modèle

1 Validation quantifie l'incertitude dans votre modèle en comparant ses prédictions sur le pair avec les données du monde réel. Les données utilisées pour la validation du modèle n'a pas été utilisée pour le construire. Puisque les données contiennent souvent des erreurs, parfois, il suffit de montrer qu'il n'y a pas de différences statistiquement significatives entre les données expérimentales et les prédictions du modèle.

2 validation à différents niveaux doit avoir lieu, par exemple, au niveau du composant, au niveau du système et plein scénario de référence.

3 connaissance du degré de confiance d'un modèle est mesurée par sa validation de base de données. Ainsi, la validation du modèle aux données expérimentales obtenues dans des conditions différentes sont nécessaires.

4 S'il vous plaît noter que les différences entre les données et les prédictions des modèles peuvent être mesurés par comparaison visuelle, intervalles de confiance et tests statistiques. Tests d'hypothèses sont particulièrement utiles pour comparer des distributions, des variations ou des résultats du modèle de série de temps pour déterminer si les prédictions du modèle sont dans une fourchette de précision acceptable.

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[Rédacteur: Admin]
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