Оценка качества модели

Построение математических моделей физико-химических систем. Включает выбор типа и структуры модели, оценку ее параметров, оценку качества модели, дискриминацию моделей на основе всей имеющейся экспериментальной, теоретической и статистической информации. [c.240]

Программа предусматривает оценку качества модели о критерию [c.86]

Для оценки результатов работы модели с уже выбранными параметрами необходимо использовать новые серии зависимостей между нагрузкой и концентрацией на выходе. Это необходимо для того, чтобы сверить совпадение модели и реальной системы без подгонки параметров. Такую процедуру часто рассматривают как оценку качества модели. Называют этот этап верификацией. На практике половину данных из серий используют для калибровки, а остальные данные —для верификации работы модели. [c.437]

Оценка качества модели [c.167]

В связи с отмеченной в 1 спецификой обратных задач, решение их в рамках рассматриваемых методов представляет собой сложный многоэтапный процесс, в котором опыт исследователя и его интуитивные оценки играют более важную роль, нежели собственно формально-математический метод. В качестве составных элементов (этапов) этого процесса нами будут выделяться 1) исходный геологический анализ и подбор исходной информации 2) выбор расчетной модели 3) выбор масштаба рассмотрения и фрагментация потока 4) предварительная оценка качества модели (исходных данных) 5) определение весовых коэффициентов коррекции 6) предварительная коррекция модели 7) выбор калибрационных критериев и математического метода калибрации 8) обоснование весовых коэффициентов калибрации 9) выбор кри- [c.280]

Следующим этапом оценки качества модели служит анализ чувствительности, который сводится к определению приращений параметра в каждом узле А (ДПй), необходимых для изменения напора в узле г на некоторую фиксированную малую величину АН [c.286]

S.11. Заключительная оценка качества модели [c.292]

Независимо от того, какой критерий положен в основу оценки условия неустойчивости моделей с трещинами, общим ограничением их применимости для оценки прочности деталей и конструкций является уровень средних напряжений (в нетто-сечении), который не должен превышать предела текучести металла. В противном случае асимптотическая оценка напряженно-деформационного состояния будет не справедливой. Однако при этом сами критерии (Кс, 5с, 1с, Тт) не теряют физического смысла и, естественно, могут быть использованы для оценки качества материала любой прочности и пластичности. Приведенные данные свидетельствуют о том, что в случае маломасштабной текучести в области трещины силовые, деформационные и энергетические критерии дают практически одинаковый результат. Более перспективным из отмеченных критериев следует считать параметр Л, поскольку он включает в себя компоненты напряжений и деформаций и его можно распространить на случай вязкого разрушения. [c.126]

Исследование влияния стратегии ремонтов сложных ХТС на [Производительность системы проведено в работе [140]. В качестве моделей функционирования отдельных элементов этой системы, так же как и в работе [139], применяется марковская цепь, а для оценки поведения системы в целом предлагается использовать дерево отказов. Допускается зависимость между отказами элементов, обусловленная выбранной стратегией ТО. Показано, что для определенных типов стратегий ТО, когда ремонт оборудования не зависит от условий, в которых находятся другие элементы системы, хорошие результаты могут быть получены, если исходить из предположения о независимости отказов элементов. Дана методика оценки характеристик системы в целом, основанная на предположении о статистической независимости отказов элементов системы. Предложена методика такой оценки для планируемых сроков текущих ремонтов сложных систем. [c.97]

Нарушение этого условия ухудшает свойства оценок и искажает модель, так как нри этом вместо ii(x , 0ис) в качестве модели в соотношении (1) фактически фигурирует выражение [c.94]

Сущность предлагаемого алгоритма в следующем [4]. С помощью упрощенного, некорректного метода получают (желательно аналитически) оценки нараметров модели, которые могут быть смещенными и несостоятельными. На основе известного вида распределения экспериментальных данных проводят многократное их моделирование, используя вышеупомянутые оценки в качестве истинных параметров модели и распределения. С помощью той же упрощенной процедуры вычисляются оценки для моделированных данных и оцениваются их смещения. После устранения смещений проводят следующую серию моделирований и т. д. до тех пор, пока исходные оценки параметров для экспериментальных данных не окажутся в доверительном интервале оценок моделированных данных. [c.96]

ГОСТ 18659-81. Сущность метода заключается в смешивании эмульсии со смесями пористого и плотного зерновых составов и визуальной оценке ее способности образовывать равномерную пленку вяжущего на поверхности зерен материала. В качестве модели плотного зернового состава готовят смесь из 270 г щебня, 200 г песка и 30 г минерального порошка"". Смесь пористого зернового состава готовится смешиванием 325 г щебня и 175 г песка. Сначала проводится испытание на смешиваемость битумной эмульсии с материалом плотного зернового состава - смесь увлажняют 15 мл воды и при перемешивании вводят 55 мл эмульсии. Через 45 с после внесения эмульсии перемешивание прекращают и проводят визуальную оценку полученной смеси. Эмульсию считают выдержавшей испытание, если она распределилась равномерно, покрыв сплошной пленкой поверхность зерен материала, В этом случае эмульсию относят к третьему классу (ЭБК-3, ЭБА-3), При отрицательных результатах испытания (эмульсия образовала сгустки, комки битума, оставив зерна материала частично или полностью необработанными) эмульсию проверяют на смешиваемость с мине- [c.108]

Для оценки качества разработанной модели сбора нефти нефтесборщиком ленточного типа была рассчитана динамика сбора шаимской нефти стендовым одноленточным аппаратом при следующих исходных данных площадь зеркала воды — [c.174]

Статистическая оценка параметров модели обусловливает исполь-зование в качестве номинальных значений элементов ( = 1, вектора средневзвешенных или средних значений, а предельно допустимые значения технологических коэффициентов определяются из выражений [c.37]

Принятие решения в рамках указанных моделей в большинстве случаев удается свести к решению одной или нескольких задач математического программирования. В тех случаях, когда существует множество критериев оценки качества решения, как правило, осуществляется свертка векторного критерия в скалярный, используются методы лексикографической оптимизации, методы последовательных уступок или иные эвристические человеко-машинные процедуры. [c.186]

В связи со сложностью нахождения оценок параметров и их дисперсий в нелинейном случае ниже предлагается к использованию способ, который применяется для оценки качества изделий. Смысл его в данном случае заключается в том, что в известные после проведения испытаний значения к и случайным образом вносятся ошибки, соответствующие эмпирическим стандартным отклонениям или классам точности использованных приборов, после чего оценки сопротивлений и расходов находятся с помощью самой простой из линейных моделей. Повторив подобные операции достаточно большое число раз (например, 100), получим соответствующее количество векторов оценок х и, а это уже позволяет оценить и их среднеквадратические отклонения [205-206]. [c.158]

Впервые рассмотрены методы прогнозирования основных показателей строительства скважин, методы оценки качества бурения и крепления скважин. Проанализировано влияние науч-но-технического прогресса на показатели строительства скважин. Изложены теоретические и практические аспекты регулирования технологических процессов бурения и крепления скважин с применением детерминированных моделей. Описаны классификационные методы для анализа данных бурения скважин с целью выбора оптимального режима проходки. Даны рекомендации по проектированию режимов бурения новых скважин. [c.512]

Для более сложных режимов приходится использовать вычислительную технику. В связи с этим достаточно актуальной является проблема оценки качества выходных кривых, или, иными словами, быстрое и надежное определение модели, которой наилучшим образом соответствует данная выходная кривая. [c.237]

В качестве модели может быть выбрана любая аналитическая зависимость, в частности сплайн-полином, уравнения Редлиха— Кистера, Вильсона и др. Параметры модели и оценки истинных значений измеряемых величин определяются минимизацией суммы [c.143]

Отношение Фишера эффективно используют для оценки качества аппроксимации опытных данных той или иной математической моделью. Если согласно отношению Фишера рассеяние экспериментальных данных относительно одной аппроксимирующей кривой меньше, чем относительно другой, то первой следует отдать предпочтение. [c.224]

Оценка модели относительно среднего значения. При отсутствии параллельных опытов и дисперсии воспроизводимости качество модели можно оценить, сравнив 5 ад и дисперсию относительно среднего [c.46]

Верификация моделей оценки качества вод и выбора состава водоохранных мероприятий, разработка и организация программного обеспечения. [c.344]

После того, как на модели назначены параметры, в первом приближении, проводится оценка качества модели по степени согласованности исходных данных. Для этого используется принцип разложения (декомпозиции) моделй [23] считается, что погрешность модели в том или ином блоке (номер г) обусловлена только неточностью задания параметров именно в этом блоке и за меру несогласованности исходных данных вблизи центра блока принимается погрешность баланса воды в нем (коротко — небаланс) [c.285]

А - статистически неслучайные области на выборке из 124 последовательностей ЗБ - область сигнала Шайна - Дальгарно, 1 - область вокруг инициирующего кодона, СБ -- область в кодирующей части мРНК, обедненная нуклеотидами С Б - Ж - схемы шести моделей, использованных при анализе, в моделях Б,В,Е,Ж рассчитывалась матрица частот мононуклеотидов в моделях Г и Д - динуклеотидов. В моделях Б-Д в районе иницииртощего кодона рассматривались только три нуклеотида (AUG/GU ), в Е и Ж - строилась матрица частот всей области -5...+7. Прямая линия обозначает фиксированное расстояние между блоками, волнистая - вариабельное. Справа указаны частоты ошибок при распознавании контрольной выборки последовательностей, эти частоты использовались для оценки качества моделей [c.126]

Таким образом, в качестве модели для оценки результатов диспергарования во фрикционных потоках предлагается использовать стационарное ращение уравнения Бернулли со своими кинетическими параметрами диспергирования и агрегирования. [c.118]

Одна из разновидностей способов оценки качества распознаванияскользящего контроля. Суть этого метода состоит в том, что из выборки в N объектов один выбирают для экзамена, а на (N-1) остальных объектах проводят обучение. Экзаменационная процедура/V раз повторяется до использования всех объектов выборки. Модель процесса восприятия человека, построенная на основе использования НС (рис. 2.16), состоит из рецепторного слоя 5, слоя преобразующих нейронов А и слоя реагирующих нейронов К. [c.90]

Уфимец Конечно, мне хочется поспорить в Вами, привести пословгпду типа кашу маслом не испортишь . Ио в начале нашей беседы Вы ведь выдвинули критерий для оценки качества воды она или соответствует государственному стандарту, или не соответствует ему, и тогда ее надо очищать. По.лучается, что один из патронов ФКП улучшает те показатели воды (жесткость и содержание нонов тяже.лых метал.лов), которые и так соответствуют нормативам. Происходит, так сказать очнщегше чистой воды. Действительно, зачем это нужно Какие еще мы вилс. 1П ( уильтры, выставленные для продажи, в Доме моделей [c.37]

Чрезвычайно полезно использование метода Монте-Карло для проверки различных теорий, дающих приближенную статистическую трактовку той или иной модели. Сопоставление с опытом в данном случае часто непоказательно, так как трудно оценить относительную роль ошибок, обусловленных приближенным характером модели и приближенным сгюсобом обработки модели. В то же время метод Монте-Карло может дать строгий результат для рассматриваемой модели. Так, результаты, полученные по методу Монте-Карло для системы твердых шариков, послужили критерием оценки качества суперпозиционного приближения, интегральных уравнений Перкуса — Йевика, ги-перцепного и др. В настоящее время методом Монте-Карло исследован ряд систем с потенциалом взаимодействия Леннард-Джонса (в частности, жидкий аргон) и получены результаты, хорошо согласующиеся с экспериментом. Изучены некоторые системы, образованные частицами несферической формы, полярными молекулами, приведены расчеты для одной из самых сложных жидкостей — воды. Широко используется метод Монте-Карло для расчетов модели Изинга, рассмотренной в предыдущей главе, и других моделей. С развитием машинной вычислительной техники этот метод получает все более широкое применение. [c.395]

М, получают взаимод. этиленимина с Н З, кислотным расщеплением 2-меркаптотиазолина (к-рый синтезируют действием СЗз на р-бромэтиламин или этаноламин), р-цией Р-хлорэтиламина с КЗН, щелочным омылением гидрохлорида З-р-аминоэтилизотиурония, восстановлением 2-бензил-тиоэтиламина На в N1 3. 2-М. и его производные применяют для профилактики и лечения лучевой болезни. Действие 2-м. как радиозащитного средства основано на его способности взаимод. с активными своб. радикалами, образовывать смешанные дисульфиды с молекулами биологически активных соединений. Кроме того, он препятствует сшиванию и разрушению молекул ДНК, а также может взаимод, с нек-рыми ферментами и придавать им устойчивость к ионизирующему излучению. 2-М. применяют в качестве модели при создании новых радиозащитных ср-в и как стандарт для оценки их эффективности. Наименее токсичные и наиб, эффективные препараты 2-М.-его гидробромид, гидрохлорид, аскорбат, никотинат, а также дигидрохлорид бмс-(Р- [c.36]

Задача дискриминации заключается в выборе такой модели среди нескольких конкурирующих, к-рая наиб, правильно отражает механизм процесса и обладает наилучшей предсказательной способностью. Эта задача реализуется сопоставлением результатов оценки соответствия модели опытным данным прн использовании разл. описаний одного и того же процесса или явления. Самый простой метод дискриминации состоит в вычислении параметров каждой предложенной модели по эксперим. данным и послед сравнении остаточных дисперсий. В качестве выбранной модели принимают модель с миним. остаточной дисперсией. Если не удается выбрать механизм, не противоречащий опытным данным, то либо расширяют исследуемую область, либо смещают расположение точек в факторном пространстве и операцию повторяют. Достоинство такого подхода заключается в том, что исследователь одновременно решает обе задачи - вычисление параметров и дискриминацию моделей. К недостаткам можно отнести то, что при этом часто требуются большие затраты времени на эксперименты и расчет параметров моделей. [c.561]

Наличие неспаренного электрона в молекуле комплексона позволяет наблюдать его взаимодействие с парамагнитными катионами и использовать комплексоны типа ЭДТА—НО в качестве моделей для оценки свойств и строения бифункциональных комплексонов [c.435]

В принципе в ходе градуировки все вычислительные процедуры можно обойти, используя графические методы. Однако только численные методы позволяют количественно оценить воспроизводимость результатов и адекватность модели. Если градуировочная модель задана, то с помощью статистических методов можно найти как величины входящих в нее коэффициентов, так и ряд других величин, полезных для оценки качества градуировки. Обхций подход состоит в том, что выбирается конкретная модель (например, какая-либо из 12.2-1-12.2-4 или более сложная), и, после вычисления ее коэффициентов, она проверяется на адекватность. Если оказьшается, что данная модель не подходит, проверяют другую, обычно более сложную. [c.468]

В качестве автоматических управляющих воздействий в разработанную нами динамическую модель на данной стадии разработки внесены два самых важных автоматических пропорциональных регулятора для температур верха колонн К-1 и К-2, регулирующих заданные температуры расходами орошений. Что же касается остальной типовой системы управления блоком, то задания регуляторам оставлены постоянными, что в методе расчёта отра кается как работа "идеального" регулятора. На рис. 1 представлена технологическая схема с системой управления, для которой исследоваЛась динамическая модель атмосферного блока установки ЭЛОУ-АВТ ОАО Орскнефтеоргсинтез Для оценки качества получаемых продуктов нами был использован алгоритм расчёта температур кипения по А8ТМ как наиболее разработанный на настоящее время. Методики же разгонки светлых нефтепродуктов по АЗТМ и Энглеру мало чем отличаются. [c.45]

Круг проблем современной фармацевтической науки, требующих теоретического и экспериментального обоснования, чрезвычайно обширен. Среди этих проблем наиболее актуальны в настоящее время изучение влияния процессов фармацевтической технологии на фармакотерапевтическую эффективность лекарств разработка новых, более адекватных методов оценки качества лекарств исследование проблемы возрастных лекарств разработка физиологически индифферентных методов стабилизации лекарств и увеличения сроков их действия разработка и исследование новых материалов упаковки и тары изучение вспомогательных веществ как активных компонентов лекарств разработка новых методов стерилизации и прогнозирования сроков годности лекарств разработка оптимальных лекарственных форм новых препаратов создание моделей абсорбции лекарственных веществ при различных путях их введения. Сам перечень только некоторых проблем, требующих срочного разрешения, свидетельствует о размахе и масгптабах современного фармацевтического поиска. Особая актуальность перечисленных проблем проистекает из глубокой заинтересованности в их решении не только производства, но и клиники. Такова, в частности, проблема изучения влияния методов и процессов получения лекарств на их фармакотерапевтическую активность. Сейчас невозможно себе представить, как без ее серьезного изучения можно предлагать клинике лекарства. В то же время трудно переоценить моральную и экономическую выгоду, которую получает общество в случае удачного в научном отношении решения этой проблемы для того или иного препарата. [c.103]

Независимо от того, какой критерий положен в основу оценки условия неустойчивости моделей с трещинами, общим ограничением их применимости для оценки прочности деталей и конструкций является уровень средних напряжений (в нетто-сечении), который не должен превышать предела текучести металла. В противном случае асимптотическая оценка напряжено-деформационного состояния будет несправедливой. При этом критерии (К , 5с, 1с, Т, ) не теряют физического смысла и естественно могут быть использованы для оценки качества материала любой прочности и пластичности. Приведенные данные свидетельствуют о том, что в случае мaJГОмa штaбнoй текучести силовые, деформационные и энергетические критерии дают практически одинаковый результат. Более перспективным из отмеченных [c.36]

Оценка качества природных вод для неконсервативных примесей базируется на коэффициентах трансформации этих примесей. На предварительной стадии обычно используются упрощенные уравнения трансформации веществ. Учитывается суммарный сток ЗВ и антропогенная нагрузка за среднерасчетный или критический (обычно маловодный) период времени. Генерируются оценочные коэффициенты трансформации ЗВ на участках рек и оценивается качество природных вод (блок 4 схемы, приведенной на рис. 9.1.1). Зная качество природных вод в разрезе расчетных участков, можно провести сопоставление его с требованиями соответствующих стандартов, используя оценочную модель оптимизации водоохранной деятельности (блок 3). Итоговая информация этого блока содержит показатели качества воды в фиксированных створах, рекомендуемые технологии очистки, допустимые объемы сбросов и затраты на реализацию мероприятий. [c.325]

Вассейновое моделирование является важным инструментом для оценки качества вод и управления водными ресурсами. Для бассейна р. Волги применим весь комплекс сформулированных ранее моделей. Однако на разных уровнях принятия решений используются различные математические модели. Так, для сравнительно небольших притоков П-го, Ш-го порядка, на речной сети выделяются однородные гидро-лого-водохозяйственные участки (ВХУ), а в оптимизационную модель включаются характеристики крупных загрязняющих производств, их сбросных вод и способов очистки. Обоснование типов очистных сооружений (ОС) на этих предприятиях базируется на модели частично-це-лочисленного программирования. Подобная модель была реализована для условий бассейна р. Прони (правый приток р. Оки) [Пряжинская, 1996]. Результаты расчетов были использованы при разработке Схемы комплексного использования и охраны водных ресурсов бассейна р. Прони. [c.345]

Баженова Е.В., Голобородкин С.И., Костикова Л.В., Мозжухин A. . О влиянии качества экспериментальных данных на оценки параметров моделей паро-жидко-стного равновесия. - В кн. 1У Всесоюзная школа-семинар "Применение математических методов для описания и изучения физико-химических равновесий". Тезисы докладов.- Иркутск, 1982, с. 33, 3 . [c.74]

В простейших вариантах на поле графика наносят теоретически рассчитанную кривую и экспериментальные точки или же теоретическую и экспериментальную кривые. По степени их расхождения судят о строгости теоретической модели. Иногда при наличии надежной теории графическое сравнение может быть использовано для оценки качества эксперимента. Как и при оценке погрешностей, начинающие часто полагают, что расхождение теории и эксперимента на 20—30 % слишком велико. В действительности же такое совпадение часто может считаться удовлетворительным. Однако есть ситуации, когда расхождение такого порядка должно настораживать, особенно если оно возникает лишь при определенных значениях независимой переменной (рис. 34). Вообще, случаи существенного изменения расхождений в интервале изменения независимой переменной должны всегда внимательло анализироваться. Величина допустимого расхождения должна быть тщательно оценена. (Правильный подход к оценке расхождения должен основываться на статистических критериях.) [c.168]

Более того, как было показано Малиновским при разработке теории ошибок в ФА, определяемое с помощью индикаторной функции число значимых факторов обеспечивает возможность улучшения качества исходных экспериментальных данных за счет пзвлечения из них части экспериментальных ошибок. Иначе говоря, в разложении (6) при правильном определении числа значимых факторов в матрицу остатков уходит большая часть случайных ошибок, и приближенная модель ФА, игнорирующая матрицу остатков ё", оказывается точнее реальных исходных данных — в смысле большей близости ее к гипотетическим незашумленным, не содержащим ошибок идеальным данным. Эти возможности ФА при верном определении числа значимых факторов — даже без знания их природы — открывают пути к формализованной оценке качества экспериментальных данных и оценке величины экспериментальных ошибок в них в том случае, когда линейная аддитивная модель для наблюдаемой системы является строго адекватной. И наоборот, при известной величине экспериментальной ошибки в данных имеется возможность проверки адекватности линейной модели предполагаемой размерности для наблюдаемой системы. [c.77]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология