Студопедия  
Главная страница | Контакты | Случайная страница

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатика
ИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханика
ОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторика
СоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансы
ХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника

Верификация имитационной модели.

Читайте также:
  1. DCOR моделирование как разновидность стандарта SCOR модели.
  2. Алгоритм двухфазной модели.
  3. Анализ чувствительности имитационной модели.
  4. Верификация и качество прогноза
  5. ВЕРИФИКАЦИЯ ПРОГНОЗОВ
  6. Вопрос 3. Назначение модели.
  7. Вопрос 4. Элементы модели.
  8. Комплексный подход к тестированию имитационной модели.
  9. компьютерные и некомпьютерные модели.

Верификация модели – есть доказательство утверждений соответствия алгоритма ее функционирования замыслу моделирования и своему назначению. На этапе верификации устанавливается верность логической структуры модели, реализуется комплексная отладка с использованием средств трассировки, ручной имитации, в ходе которой проверяется правильность реализации моделирующего алгоритма.

Комплексные процедуры верификации включают неформальные и формальные исследования программы-имитатора. Неформальные процедуры могут состоять из серии проверок следующего типа:

проверка преобразования информации от входа к выходу;

трассировка модели на реальном потоке данных (при заданных G и X):

- X изменяется по всему диапазону значений – контролируется Y;

- можно посмотреть, не будет ли модель давать абсурдные ответы, если ее параметры будут принимать предельные значения;

- “проверка на ожидаемость”, когда в модели заменяют стохастические элементы на детерминированные и др.

Полезным при решении указанных задач могут быть также следующие приёмы [56]:

- обязательное масштабирование временных параметров в зависимости от выбранного шага моделирования (валидация данных);

- валидация по наступлению “событий” в модели и сравнение (если возможно) с реальной системой;

- тестирование модели для критических значений и при наступлении редких событий;

- фиксирование значений для некоторых входных параметров с последующим сравнением выходных результатов с заранее известными данными;

- вариация значениями входных и внутренних параметров модели с последующим сравнительным анализом поведения исследуемой системы;

- реализация повторных прогонов модели с неизменными значениями всех входных параметров;

- оценка фактически полученных в результате моделирования распределений случайных величин и оценок их параметров (математическое ожидание и дисперсия) с априорно заданными значениями;

- сравнение исследователями поведения и результатов валидируемой модели с результатами уже существующих моделей, для которых доказана достоверность;

- для существующей реальной исследуемой системы предсказание её будущего поведения и сравнение прогноза с реальными наблюдениями.

Формальные процедуры связаны с проверкой исходных предположений (выдвинутых на основе опыта, теоретических знаний, интуитивных представлений, на основе имеющейся информации). Общая процедура включает:

построение ряда гипотез о поведении системы и взаимодействии ее элементов;

проверка гипотез с помощью статистических тестов: используют методы статистической теории оценивания и проверки гипотез (методы проверки с помощью критериев согласия (?2, Колмогорова-Смирнова, Кокрена и др.), непараметрические проверки и т.д., а также дисперсионный, регрессионный, факторный, спектральный анализы).




Дата добавления: 2014-12-15; просмотров: 144 | Поможем написать вашу работу | Нарушение авторских прав




lektsii.net - Лекции.Нет - 2014-2025 год. (0.006 сек.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав