モデルと実際のシステム間の一貫性テスト：
目視検査：モデルの精度は、モデルの類似性を実際のシステムと視覚的にチェックすることにより、最初に評価されます。
パラメーターの意味と値：モデル内の各パラメーターの意味が実際のシステムと一致しているかどうか、およびパラメーター値が妥当かどうかを確認します。
モデルの動作の再現性：モデルがトレンド、サイクルなどの実際のシステムの動作特性を再現できるかどうかをテストします。
統計方法テスト：統計的方法を使用して、モデルの予測結果を実際のデータと比較して、モデルの予測精度と信頼性を評価します。
ドメイン固有のテスト方法：
生物学、医学、その他の分野では、生体適合性テストや毒性テストなどの特定のテストを実施する必要もあります。
エンジニアリングでは、機械的特性のテスト、耐久性テストなどが必要になる場合があります。
標本モデルの正確性と信頼性を確保するために、上記のテスト方法を包括的に適用する必要があることに注意する必要があります。同時に、異なるフィールドとアプリケーションシナリオの違いにより、特定のテスト方法が異なる場合があります。したがって、実際の操作では、特定の状況に従って適切なテスト方法を選択する必要があります。
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標本モデルのテスト方法は、アプリケーションのフィールドと特定のニーズによって異なります。一般に、標本モデルの検査は、次のカテゴリにほぼ分割できます。
モデル構造適合性テスト：
寸法の一貫性：モデルの各変数の寸法が互いに一致していることを確認して、計算の正確性を確保します。
過酷な条件下での方程式テスト：過酷な条件下でモデルの安定性をテストして、特別な状況下での不当な予測またはモデルの結果を避けます。
モデル境界テスト：モデルの範囲と制約を確認して、モデルが適切なコンテキストで使用されることを確認します。
モデルの動作フィットネステスト：
パラメーター感度：出力結果に対するモデルパラメーターの変化の影響の程度を分析して、モデルの安定性と信頼性を評価します。
構造感度：モデル構造の結果に対するモデル構造の変化の影響をテストして、モデル構造の合理性と調整可能性を理解します。
投稿時間：02-2024年8月