Параметры модели калибровка

Наиболее часто для подгонки модели к реальной ситуации используют процедуру, называемую калибровкой. Этот подход основан на определении временных серий зависимостей между нагрузкой на очистное сооружение и соответствующими концентрациями обработанных стоков. Такая комбинация данных на входе и выходе отражает превращение вещества, осуществляемое при работе станции, т. е. именно то, что и должна имитировать модель. Теперь задача состоит в том, чтобы, меняя параметры модели, добиться наилучшего совпадения с выходными данными по обработанному стоку. Обычно это делают эмпирически — методом проб и ошибок. Наилучший набор параметров — тот, который приводит к наименьшему стандартному отклонению в разности между реальными и модельными данными. [c.437]

Параметры модели. В этом подразделе представлены краткое описание модельных параметров, их физическая интерпретация и значимость с некоторыми рекомендациями по настройке параметров в стадии калибровки. [c.303]

По каждой компоненте заданного модуля, для каждого заданного пикета (точки вычислительной сетки) по всему расчетному интервалу времени программа выдает функцию зависимости данного показателя компоненты (уровня воды, расходов, концентраций и т. д.) от времени. Одновременно с результатами могут быть показаны измеренные в натуре временные серии. Этот прием используют при калибровке параметров модели. Также может быть выведен продольный профиль по любому выбранному участку речной системы в заданный момент [c.316]

Здесь возникает вопрос почему при обсуждении моделей регулярного клатрата, основной момент которых — учет взаимодействия гость—гость, одновременно не вводятся в свободную энергию сравнимые по величине слагаемые, связанные с искажением решетки гидрата (при внедрении в нее гостевых молекул) На наш взгляд в явном виде вводить в термодинамическую модель эти величины нецелесообразно, поскольку, как показывает анализ, их учет фактически осуществляется в неявной форме при соответствующей калибровке параметров модели регулярного клатрата. [c.85]

Калибровка модели и оценка параметров 435 [c.435]

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]

Калибровка модели и оценка параметров 439 Оценка параметров [c.439]

Для оценки параметров существуют статистические процедуры. Их ценность в том, что они могут быть применены для определения оптимальных значений параметров, которые удовлетворяют выбранным статистическим критериям. В результате такой процедуры будет выявлена неопределенность, с которой подобраны параметры, а также идентифицируемость их на основе доступных данных. В результате работы будет также установлено стандартное отклонение соответствия модели и информации, использованной для ее калибровки. Это те процедуры, которые следует рекомендовать. Проблема в том, что они очень трудоемки и весьма специализированы в применении. [c.439]

Решение проблемы состоит в планировании эксперимента. Основополагающее правило такого подхода требует, чтобы экспериментальные данные содержали сведения, необходимые для идентификации искомого параметра. Проиллюстрируем это примером. Если мы хотим определить значение Кз в уравнении роста, то довольно очевидно, что из эксперимента должны быть получены значения скоростей роста, соответствующие концентрациям ниже 2Кз. Если такие данные отсутствуют, то определить Кд не представляется возможным. Однако в обычной процедуре калибровки отсутствует указание не фиксировать значение Кз, кроме тех случаев, когда метод проб и ошибок покажет, что изменения Кд не влияют на качество модели. В более сложном случае необходимо провести анализ чувствительности модели к параметру Кд. Если данные, относящиеся к необходимому диапазону концентраций, отсутствуют, то приходится считать Кд априорно известной величиной. Реальная альтернатива заключается в таком планировании эксперимента, которое позволило бы найти значения скоростей в том диапазоне концентраций, из которого можно рассчитать величину Кд, т. е. [c.439]

Схематизация речной системы также крайне проста она представляется древовидной структурой, составленной из ствола и притоков. Сбросы сточных вод накладываются на это дерево как точечная информация. Так как нагрузки по длине изменяемого потока приняты постоянными и установившимися, то детерминистические модели качества воды используются для оценки воздействия сбросов от точечных источников. Более детальный подход применяется лишь для необычных случаев, когда необходим расчет некоторых пространственных (и, возможно, временных) изменений в потоке и качестве воды. Калибровка и обоснование приемлемости моделей всегда достаточно сложны. Тем не менее, для решения традиционных задач изменения качества воды за счет точечных источников существует систематизированный опыт как оценки значений параметров, так и необходимых измерений. Поэтому реализация модели качества воды речной системы с доминирующими точечными источниками загрязнения достаточна проста. [c.264]

Калибровка и оценка параметров Литературные данные (временные ряды и контуры) Полевые измерения (не всегда адекватны для сложных моделей) [c.265]

Модели с сосредоточенными параметрами (МСП) могут быть как детерминированными, так и стохастическими, а водосбор или существенная его часть представляются как единое целое. После калибровки и верификации моделей с их помощью формируются долгосрочные ряды гидрологических и метеорологических условий, которые могут использоваться в качестве входных данных при анализе выноса ЗВ. При этом случайные изменения входных данных не могут быть учтены в силу детерминистической природы МСП. [c.267]

Если отсутствует проточный вискозиметр (или проточный нефелометр), параметры длинноцепных разветвлений (ДЦР) определяют [192, с. 283 193, с. 290] с помощью расчетов на ЭВМ и предположений о структуре цепи. В качестве исходного предположения принимают, что исследуемый полимер линейный. Зная V) и калибровку хроматографа для линейного полимера, рассчитывают значения [ii]p. Сопоставление рассчитанного значения [т]]р с экспериментально измеренным [т1]э позволяет судить о разветвленности образца. Если [т1]э< < [i]]p, то образец разветвленный. Предполагая модель ветвления т = М, по специальной программе для ЭВМ методом последовательных приближений подбирают X. Таким образом можно рассчитать и ММР, и число ветвлений т. [c.229]

Мирный зоопланктон. Скорость прироста биомассы мирного зоопланктона определяется по формуле, аналогичной (7.1.25). Отличие состоит только в том, что при калибровке модели для части соответствующих параметров были подобраны другие значения [c.244]

При создании гидрологических подмоделей очень важно располагать информацией о метеорологических параметрах, особенно о количестве атмосферных осадков, недостатке насыщения грунтов, химическом составе воды, данными о природных условиях смежных водосборных бассейнов. Поэтому наличие гидрометрической информации и ее полнота являются необходимыми условиями для разработки физико-математической модели водосборного бассейна. Однако, даже в том случае, когда гидрометрические наблюдения на изучаемой территории ведутся, их продолжительность и точность могут препятствовать созданию моделей определенного класса. И причина здесь в том, что для калибровки и верификации сложных детерминированных моделей может потребоваться слишком большой объем информации, который часто оказывается просто недоступным. [c.19]

Для моделей диффузного загрязнения водоемов характерна весьма грубая аппроксимация реальных процессов. Калибровка дает возможность включить в модель математическое описание процессов, параметры которых не поддаются простой оценке на основе общедоступных данных о свойствах почв, расти- [c.20]

Однако все эти утверждения являются верными, а калибровка модели может быть признана целесообразной процедурой лишь в том случае, когда гидрологические и физико-химические процессы описываются в модели на основе общепринятых теоретических посылок. Если же это не так, то калибровка будет лишь маскировать имеющиеся в модели ограничения, произвольно масштабируя результаты, выдаваемые ею (моделью), чтобы добиться разумных выходных данных от возможно неадекватной модели явления. Очевидно, что модели, нуждающиеся в калибровке параметров, едва ли могут найти применение в исследованиях водосборов, по которым отсутствуют данные мониторинга. [c.21]

Физико-математическое моделирование совершенствует теоретические знания о структуре и принципах функционирования природных систем, помогает глубже проникать в суть отдельных гидрологических и геохимических процессов, открывает возможности для физического объяснения и математического обоснования более простых концептуальных моделей. Кроме того, только физико-математические модели с распределенными параметрами в состоянии прогнозировать отклик водосборных бассейнов на те или иные воздействия, если в пределах этих водосборов не велись гидрометрические исследования и нет исходных данных для калибровки концептуальных моделей. [c.64]

Необходимо также выбрать параметры модели, как об этом говорилось в нредыдуш,ем разд. 11.3. Метод калибровки непригоден для проектирования станции, поскольку станции, на которой можно провести калибровку, пока не суш,ествует. Единственная возможность — это оценить значения параметров на основании априорных знаний, накопленных в результате многочисленных исследований. Для оценки городских стоков можно воспользоваться данными табл. 11.2. [c.443]

Требования к данным. Требуемый набор входных данных для модели NAM включает в себя параметры модели, начальные условия, метеорологические данные и данные о стоке за период калибровки. Начальные условия — это содержание воды в накопителях, значения горизонтального переноса и поверхностного стока и глубина грунтовых вод в начале моделирования. Метеорологические данные — это осадки, потенциальная эвапотранспирация и температура (только если (7gnow ф Ф 0). Шаг времени для данных об осадках зависит от целей исследования и от характерного времени процессов на водосборе. В большинстве случаев суточные данные достаточны, но если водосбор быстро реагирует, а в центре внимания находятся пиковые значения расходов, то могут потребоваться более подробные данные. Данные по осадкам могут быть введены с любыми (переменными) прирапдениями времени, и модель NAM будет интерполировать их в соответствии с шагом, принятым для моделирования. Для потенциальной эвапотранспирации обычно достаточны помесячные значения. Только незначительное улучшение может быть получено при задании, например, ежедневных значений вместо месячных. В течение снежного сезона шаг времени в температурных данных должен соответствовать расчетному шагу времени модели. [c.306]

Практически все модели неточечных источников, независимо от того, к какой из вышеупомянутых категорий они относятся, могут различаться между собой еще и необходимостью их калибровки. Процедура калибровки модели при применении ее к конкретному физическому объекту (поле или водосбор) состоит в проведении натурных измерений величин тех выходных переменных, для прогнозирования которых модель и была разработана. Целью калибровки является получение оценок для параметров модели, значения которых трудно или невозможно найти другими способами. В этом смысле процесс калибровки модели, вообще говоря, можно рассматривать как способ минимизации неопределенности [На1Ш, 1982]. Применительно к моделированию неточечных источников обсуждаемая процедура является очень специфической и требует хотя бы краткого пояснения. [c.20]

В этой связи следует заметить, что необходимость калибровки модели не обязательно является ее недостатком, а трудности априорной оценки отдельных параметров модели вовсе не свидетельствуют о ее ненаучности . Должным образом калиброванная модель может обеспечивать более реалистичное описание выноса загрязняющих веществ с водосбора, чем альтернативная модель, не нуждающаяся в этой процедуре. Кроме того, с накоплением опыта моделирования сама оценка параметров может становиться все проще, так что богатый опыт исследователя в практическом применении конкретной модели может вообще избавить его от необходимости выполнения процедуры калибровки [Haith, 1982 Jorgensen, 1986]. [c.21]

Большинство параметров модели REAMS являются физически обоснованными, т. е. они, в принциие, допускают измерение в полевых (лабораторных) экспериментах. Некоторый набор специфических параметров модели, причем в довольно широком диапазоне, можно найти в Руководстве пользователя [Knisel, 1980]. Поэтому модель сама по себе калибровки не требует, но обычно эта процедура считается желательной. [c.93]

Японская фирма Shimadzu специально для хроматографии выпускает два типа самопишущих микропроцессорных устройств обработки данных достаточно простое для рутинных анализов модели Хроматопак -RIB и более сложное с дисплеем модели Хроматопак -R2A . В модели -RIB предусмотрена печать на термочувствительной бумаге и запись хроматограмм на графопостроителе печать наименований пиков обработка до 339 пиков на хроматограмме линеаризация сигнала для нелинейных детекторов полностью автоматизированный анализ по временной программе и изменение параметров в ходе анализа измерение высоты, площади и времени удерживания пиков точная калибровка на основе получения коэффициентов чувствительности собственная диагностика неисправностей воспроизводимая обработка различных по форме пиков, в том числе узких (шириной до 0,2 с), плечевых , не полностью разделившихся, при сильном шуме и дрейфе нулевой линии воспроизводимая идентификация пиков по абсолютным или относительным временам удерживания вычисление количественного состава смесей методами нормализации, внутреннего стандарта, абсолютной и экспоненциальной калибровки исключение не представляющих интерес и отрицательных пиков повторение вычислений в любой момент времени и некоторые другие операции. [c.387]

Эта процедура может выявить сверхпараметризацию, т. е. из информации, предоставленной конкретной серией данных, требуется определить слишком много параметров. В таком случае при калибровке может быть получен хороший результат, но он не выдержит верификации. На самом деле большинство моделей эмпирически недоопределены сериями данных, поскольку используемые на практике данные содержат недостаточно информации. [c.438]

Возможен также случай, когда никакой диапазон не задается. Часть параметров характеризует специфику их распределения вдоль реки. Опыт внедрения моделей показал, что хотя модели серии QUAL были разработаны как универсальные, их калибровка все же осталась нетривиальной задачей, даже для экспертов. [c.290]

Структура модели. Блочный принцип построения NAM выражается в том, что каждый участок водосбора обрабатывается как единое целое, т. е. параметры и переменные усреднены для всего участка. В этой концептуальной модели на базе реальных физических элементов применены как детальные уравнения процессов, так и полуэмпириче-ские. При этом часть выходных параметров определяется из физических характеристик водосбора, а окончательная оценка выполняется калибровкой по альтернативным входным и выходным временным рядам наблюдений [Nielsen, Hansen, 1973]. Структура модели с четырьмя типами накопителей водных ресурсов показана на рис. 8.3.1. [c.300]

В квантовой химии молекул разработаны достаточно простые полуэмпирические схемы расчета, основанные на приближении МО ЛКАО, их возможности для молекул хорошо изучены. Конечно, при распространении эти схем на кристалл специального рассмотрения требует вопрос о калибровке параметров, предложенной для молекул — в случае кристалла молекулярные параметры должны быть, вообще говоря, модифицированы. Поэтому при рассмотрении твердых тел предпочтительнее те расчетные схемы, в которых используются, по возможности, лишь атомные характеристики — потенциалы ионизации, волновые функции и др. Примером подобного рода расчетной схемы, полезной главным образом для ионных кристаллов, является метод Малликена—Рюденберга. Результаты ряда расчетов, обсуждавшихся в предыдущей главе, подтверждает это соображение. Специальную задачу представляет собой учет влияния поля кристалла на выделенную подсистему — дефект и его окружение. Применение молекулярных моделей в теории кристаллов с локальными центрами сопряжено с решением более общей задача—описания электронной структуры твердых тел исходя из свойств образующих их атомов. Такая задача язляется основной в квантовой химии твердого тела. [c.258]

Калибровка модели свелась к подбору коэффициента кор, определяющего максимальную скорость выедания детрита зообентосом. Значение этого коэффициента бьшо откалибровано по данным наблюдений за бентосом в вершине Волховской губы (Куращов, 1994). Все остальные параметры и коэффициенты взяты из первой версии базовой модели (Menshutkin et al., 1998 Астраханцев и др., 1995), а также из работы В. В. Менщутки-на (1993). [c.280]

Ясно, что реализация подобной модели требует оценить предварительно величины, входящие в выписанное уравнение, что осуществить довольно сложно ввиду огромного множества природных и антропогенных факторов, оказывающих на них существенное влияние. Поэтому часто эти параметры оцениваются путем калибровки балансовой модели, что делает ее мало чем отличающейся от эмпирической модели. А это означает, что использующие био-геоценотический подход балансовые модели, не давая представления о динамике основных компонентов системы, обладают малой прогностической ценностью [Сысуев, 1986 Хрисанов и Осипов, 1993]. [c.20]

Формирование стока на водосборе и последующее движение воды по нему в данной модели описывается уравнением кинематической волны. Модель не имеет ограничений по временному шагу, поэтому иногда она использовалась для моделирования последовательности ливней. 1Сачество воды может быть оценено по произвольным показателям на основе использования экспоненциальной функции накопления загрязняющих веществ и некоторой функции смыва. Параметры этих функций, вообще говоря, должны определяться в процессе калибровки модели, но в предварительных расчетах могут быть использованы и коэффициенты, предлагаемые в руководстве. [c.91]

Ирименение математических моделей для количественньЕх расчетов диффузного загрязнения водных экосистем требует сбора довольно большого объема информации, необходимой как для использования ее в самих математических моделях, так и для их калибровки и верификации. Согласно [Novotny and hesters, 1981], чтобы обеспечить работоспособность математических моделей неточечных источников необходимо собрать информацию о следующих параметрах и переменных [c.117]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология