accurate for fitting the GAB parame

accurate for fitting the GAB parameters. There are three methods to
determine the parameters of GAB equation. In the first method, the
GAB equation is rearranged, and a polynomial regression analysis is
performed. This method has been suggested to have two disadvantages.
Firstly the transformation results in incorrect weighing of
data and secondly the confidence intervals for the GAB parameters
cannot be determined directly (Samaniego-Esguerra et al., 1991).
Hence this method will not be discussed in this paper. In the second
method, non-linear regression analysis of the standard threeparameter
GAB equation (Eq. (9)) is performed, and the three parameters
of the GAB equation (Xm, c and k) are determined at each
temperature. Then the parameters DH1, DH2, c0, k0 are estimated by
using a successive regression of equations (10) and (11). This second
method is referred to here as the indirect regression method. In the
third method, the definition of the parameters of the GAB equation
c, k and Xm, (Eqs (10)e(12)) are substituted into the standard GAB
equation (Eq. (9)). This substitution results in a form of GAB
equation where the unknown parameters to be determined are
DH1, DH2, DHx, c0, k0 and Xm0. A non-linear regression has been
performed for this six-parameter GAB equation (Maroulis et al.,
1988; Samaniego-Esguerra et al., 1991). This third method has
been described as direct regression and has been recommended for
predicting the GAB parameters (Samaniego-Esguerra et al., 1991).
Direct regression considers and incorporates the temperature as a
variable in the GAB equation. Hence, once these six unknowns are
calculated, it is possible to calculate and predict the parameters of
the GAB equation and consequently the moisture sorption behavior
at other temperatures. However, the determination of six unknown
parameters using regression analysis is quite challenging. Quirijns,
van Boxtel, van Loon, and van Straten (2005a) argued that the
physical meaning of the parameters of the GAB equation may get
lost during the direct regression process, and these parameters are
difficult to determine with high precision and within a narrow
confidence interval. Both direct and indirect regression methods
were used in this study to fit the experimental data to the GAB
equation.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ถูกต้องสำหรับพารามิเตอร์ GAB ปรับพอดี มีสามวิธีกำหนดพารามิเตอร์ของสมการ GAB ในวิธีแรก การสมการ GAB จะปรับใหม่ และการวิเคราะห์ถดถอยพหุนามคือดำเนินการ วิธีการนี้ได้ถูกแนะนำจะมีข้อเสียสองประการแรก ชั่งไม่ถูกต้องของผลการแปลงข้อมูล และประการที่สองช่วงความเชื่อมั่นของพารามิเตอร์ GABไม่สามารถกำหนดโดยตรง (Samaniego Esguerra et al., 1991)ดังนั้น วิธีการนี้จะไม่ได้กล่าวถึงในเอกสารนี้ ในที่สองวิธี การวิเคราะห์การถดถอยไม่เชิงเส้นของ threeparameter มาตรฐานทำสมการ GAB (Eq. (9)) และพารามิเตอร์สามของ GAB สมการ (Xm, c และ k) จะถูกกำหนดในแต่ละอุณหภูมิ แล้ว พารามิเตอร์ DH1, DH2, c0, k0 จะประเมินโดยใช้ตัวถดถอยต่อเนื่องสมการ (10) และ (11) วินาทีนี้วิธีเรียกว่านี่เป็นวิธีการถดถอยทางอ้อม ในวิธีที่สาม นิยามของพารามิเตอร์ของสมการของ GABc, k และ Xm, (Eqs (10)e(12)) จะแทนใน GAB มาตรฐานสมการ (Eq. (9)) ทดแทนนี้ผลลัพธ์ในรูปแบบของ GABสมการที่มีพารามิเตอร์ที่ไม่รู้จักจะสามารถกำหนดDH1, DH2, DHx, c0, k0 และ Xm0 ถดถอยไม่เชิงเส้นได้สำหรับสมการนี้ GAB หกพารามิเตอร์ (Maroulis et al.,1988 Samaniego-Esguerra et al., 1991) มีวิธีการที่สามนี้การอธิบายเป็นตรงถดถอย และมีการแนะนำpredicting the GAB parameters (Samaniego-Esguerra et al., 1991).Direct regression considers and incorporates the temperature as avariable in the GAB equation. Hence, once these six unknowns arecalculated, it is possible to calculate and predict the parameters ofthe GAB equation and consequently the moisture sorption behaviorat other temperatures. However, the determination of six unknownparameters using regression analysis is quite challenging. Quirijns,van Boxtel, van Loon, and van Straten (2005a) argued that thephysical meaning of the parameters of the GAB equation may getlost during the direct regression process, and these parameters aredifficult to determine with high precision and within a narrowconfidence interval. Both direct and indirect regression methodswere used in this study to fit the experimental data to the GABequation.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ที่ถูกต้องเหมาะสมสำหรับพารามิเตอร์ GAB มีสามวิธีการที่จะมีการกำหนดค่าพารามิเตอร์ของสมการพูดเรื่องไม่มีสาระ
ในวิธีแรกสม GAB มีการจัดและการวิเคราะห์การถดถอยพหุนามมีการดำเนินการ วิธีการนี้จะได้รับการแนะนำที่จะมีสองข้อเสีย. ประการแรกผลการเปลี่ยนแปลงในการไม่ถูกต้องชั่งน้ำหนักของข้อมูลและประการที่สองช่วงความเชื่อมั่นสำหรับพารามิเตอร์ GAB ไม่สามารถกำหนดโดยตรง (Samaniego-Esguerra et al., 1991). ดังนั้นวิธีการนี้จะไม่ถูกกล่าวถึง ในบทความนี้ ในครั้งที่สองวิธีการวิเคราะห์การถดถอยที่ไม่ใช่เชิงเส้นของมาตรฐาน threeparameter สม GAB (สม. (9)) จะดำเนินการและสามพารามิเตอร์ของสม GAB นี้ (Xm, C และ k) จะถูกกำหนดในแต่ละอุณหภูมิ จากนั้นพารามิเตอร์ DH1, DH2, c0, K0 ประมาณโดยใช้การถดถอยต่อเนื่องของสมการ(10) และ (11) นี้สองวิธีจะเรียกว่านี่เป็นวิธีการถดถอยทางอ้อม ในวิธีที่สาม, ความหมายของค่าพารามิเตอร์ของสมการ GAB ที่ C, k และ Xm (EQS (10) จ (12)) ถูกเปลี่ยนตัวลงใน GAB มาตรฐานสมการ(สม. (9)) นี้ส่งผลให้ทดแทนในรูปแบบของ GAB สมพารามิเตอร์ที่ไม่รู้จักที่จะได้รับการพิจารณาเป็นDH1, DH2, DHX, c0, K0 และ Xm0 ถดถอยที่ไม่ใช่เชิงเส้นได้รับการดำเนินการสำหรับสมการนี้หกพารามิเตอร์ GAB (สแตนติ Maroulis, et al. 1988;. Samaniego-Esguerra, et al, 1991) วิธีที่สามนี้ได้รับการอธิบายว่าการถดถอยทางตรงและได้รับการแนะนำสำหรับการทำนายพารามิเตอร์GAB (Samaniego-Esguerra et al., 1991). การถดถอยตรงพิจารณาและรวมอุณหภูมิเป็นตัวแปรในสมการ GAB ดังนั้นเมื่อเหล่านี้หกราชวงศ์จะถูกคำนวณก็เป็นไปได้ในการคำนวณและคาดการณ์พารามิเตอร์ของสมการGAB และดังนั้นพฤติกรรมการดูดซับความชื้นที่อุณหภูมิอื่นๆ อย่างไรก็ตามการกำหนดหกที่ไม่รู้จักพารามิเตอร์โดยใช้การวิเคราะห์การถดถอยค่อนข้างท้าทาย Quirijns, รถตู้ Boxtel, Loon รถตู้และรถตู้ Straten (2005A) แย้งว่าความหมายทางกายภาพของพารามิเตอร์ของสมGAB อาจได้รับหายไปในระหว่างขั้นตอนการถดถอยทางตรงและพารามิเตอร์เหล่านี้เป็นเรื่องยากที่จะตรวจสอบด้วยความแม่นยำสูงและภายในแคบความเชื่อมั่นช่วงเวลา ทั้งสองวิธีการถดถอยตรงและทางอ้อมถูกนำมาใช้ในการศึกษาครั้งนี้เพื่อให้พอดีกับข้อมูลการทดลองที่จะพูดเรื่องไม่มีสาระสม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ที่ถูกต้อง เหมาะสมกับพารามิเตอร์ มีอยู่สามวิธี

หาค่าพารามิเตอร์ของสมการกั๊บ ในวิธีแรก
กั๊บสมการใหม่ และการวิเคราะห์การถดถอยพหุนามคือ
แสดง วิธีการนี้ได้รับการแนะนำให้สองข้อเสีย .
ก่อนอื่นแปลงผลการชั่ง
ข้อมูล และประการที่สอง ช่วงความเชื่อมั่นสำหรับพารามิเตอร์กั๊บ
ที่ไม่ถูกต้องไม่สามารถกำหนดโดยตรง ( samaniego esguerra et al . , 1991 )
ดังนั้นวิธีการนี้จะไม่กล่าวถึงในบทความนี้ ในวิธีที่สอง
ไม่เชิงเส้นการวิเคราะห์การถดถอยของมาตรฐาน threeparameter
กั๊บ สมการ ( อีคิว ( 9 ) ดำเนินการ และสามพารามิเตอร์ของสมการ ( XM กั๊บ
, C และ K ) จะถูกกำหนดในแต่ละ
อุณหภูมิ แล้ว dh1 dh2 C0 ค่า , , ,
k0 เป็นโดยประมาณการใช้สมการถดถอยต่อเนื่อง ( 10 ) และ ( 11 ) วิธีที่สอง
นี้เรียกว่าที่นี่เป็นวิธีการถดถอยแบบทางอ้อม ใน
วิธีที่สาม คำนิยามของพารามิเตอร์ของสมการกั๊บ
C , K และ XM ( EQS ( 10 ) และ ( 12 ) ) แทนลงในสมการกั๊บ
มาตรฐาน ( อีคิว ( 9 ) ) การแทนที่นี้ผลลัพธ์ในรูปแบบของสมการที่ตัวแปรไม่ทราบกั๊บ

dh1 ต้องพิจารณาเป็น ,dh2 dhx C0 , , , และ k0 xm0 . ถดถอยเชิงเส้นได้รับ
าหกพารามิเตอร์กับสมการ (
maroulis et al . , 1988 ; samaniego esguerra et al . , 1991 ) วิธีที่สามนี้ได้ถูกอธิบายเป็นขั้นตอน
โดยตรงและได้รับการแนะนำสำหรับ
ทำนายกับพารามิเตอร์ ( samaniego esguerra et al . , 1991 ) โดยตรง และประกอบด้วยการพิจารณา

อุณหภูมิเป็นกับตัวแปรในสมการ ดังนั้น เมื่อทั้งหกที่ไม่รู้จะ
คำนวณ เป็นไปได้เพื่อคำนวณและทำนายค่าพารามิเตอร์ของสมการและจากนั้นกั๊บ

พฤติกรรมการดูดซับความชื้นที่อุณหภูมิอื่น ๆ อย่างไรก็ตาม การกำหนดพารามิเตอร์ที่ไม่รู้จัก
6 โดยใช้การวิเคราะห์การถดถอยจะค่อนข้างท้าทาย quirijns
Boxtel , รถตู้ , รถตู้แวนลูน และ straten ( 2005a ) แย้งว่า
ความหมายทางกายภาพของพารามิเตอร์ของสมการอาจได้รับสูญหายในระหว่างกั๊บ
กระบวนการขั้นตอนโดยตรง และพารามิเตอร์เหล่านี้
ยากที่จะกำหนดว่า มีความแม่นยําสูง และภายในช่วงความเชื่อมั่นให้

ทั้งทางตรงและทางอ้อมวิธีถดถอย
การศึกษาครั้งนี้เพื่อให้พอดีกับข้อมูลการทดลองกับกั๊บ
สมการ