Unknown parameters of model in Eqs.

Unknown parameters of model in Eqs. (3) and (4) (namely, Ps*, Sh*, bPs, bSh, TPs⁎, TSh⁎) are to be estimated by means of data regression, employing a one-step procedure, in order to take advantage of non-isothermal experiments to estimate all relevant parameters at once ( Dolan et al., 2007 and Rodríguez-Fernández et al., 2007).

This approach has been selected over the classical two-step regression method, where parameters are estimated sequentially on a set of isothermal experiments. On the one hand, because it requires a lower number of experiments. On the other, because according to several authors (Van Boekel, 1996, Dolan, 2003 and Valdramidis et al., 2008) the two-step approach may result into larger uncertainty on the parameter estimates which may lead to unreliable predictions under non-isothermal conditions.

The underlying idea of the one-step model regression is to formulate an optimization problem where the objective is to compute those parameter values that minimize a measure of the distance among the model predictions and the experimental data. In this work this measure has been chosen to be the maximum likelihood.

The maximum likelihood method seeks for the parameter values that give the highest likelihood to the experimental data given the considered model (Walter and Pronzato, 1997). The advantage of this approach is that it allows taking into account the available information on the nature of the experimental noise.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

พารามิเตอร์ที่ไม่รู้จักของแบบจำลองใน Eqs (3) และ (4) (คือ Ps * Sh * bPs, bSh, TPs⁎, TSh⁎) เพื่อจะประเมินโดยใช้ข้อมูลถดถอย จ้างกระบวนงานขั้นตอนเดียว เพื่อประโยชน์ของการทดลองเบนประมาณพารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้องทั้งหมดในครั้งเดียว (Dolan et al. 2007 และสุขภาพ Fernández et al. 2007)วิธีการนี้มีการเลือกมากกว่าวิธีการถดถอยสองชั้นคลาสสิก ที่พารามิเตอร์ประมาณลำดับชุดการทดลองที่เบน ในด้านหนึ่ง เพราะมันต้องมีจำนวนที่ต่ำกว่าการทดลอง ในอื่น ๆ เนื่องจากผู้แต่งหลายคนตาม (Van Boekel, 1996, Dolan, 2003 และ Valdramidis et al. 2008) วิธีการสองขั้นตอนอาจเป็นใหญ่กว่าความไม่แน่นอนในการประมาณการของพารามิเตอร์ซึ่งอาจนำไปสู่การคาดคะเนที่ไม่น่าเชื่อถือภายใต้เงื่อนไขเบนความคิดพื้นฐานของการถดถอยแบบขั้นตอนเดียวเป็นการ กำหนดปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพที่วัตถุประสงค์จะคำนวณค่าพารามิเตอร์เหล่านั้นที่ลดการวัดระยะทางในการคาดการณ์ของแบบจำลองและข้อมูลทดลอง ในงานนี้ วัดนี้ได้รับเลือกให้มีโอกาสสูงสุดโอกาสสูงสุดวิธีการหาค่าพารามิเตอร์ที่ให้โอกาสสูงสุดที่ข้อมูลทดลองกำหนดแบบจำลองที่พิจารณา (Walter และ Pronzato, 1997) ประโยชน์ของวิธีนี้คือทำ ให้คำนึงถึงข้อมูลที่มีอยู่ในธรรมชาติของเสียงการทดลอง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

พารามิเตอร์ที่ไม่รู้จักของรูปแบบใน EQS (3) และ (4) (คือ Ps * Sh * bps, BSH, TPs⁎, TSh⁎) จะได้รับการประเมินโดยวิธีการของการถดถอยข้อมูลจ้างขั้นตอนขั้นตอนหนึ่งในการที่จะใช้ประโยชน์จากการที่ไม่ใช่ การทดลอง -isothermal ในการประมาณค่าพารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้องทั้งหมดในครั้งเดียว (Dolan et al., 2007 Rodríguez-Fernández et al., 2007)

วิธีการนี้จะได้รับการคัดเลือกมากกว่าคลาสสิกวิธีการถดถอยแบบสองขั้นตอนที่อยู่ที่ประมาณพารามิเตอร์ตามลำดับในชุดการทดลอง isothermal ในมือข้างหนึ่งเพราะมันต้องใช้จำนวนที่ลดลงของการทดลอง ในที่อื่น ๆ เพราะตามที่ผู้เขียนหลายคน (Van Boekel 1996 Dolan, 2003 และ Valdramidis et al., 2008) วิธีที่สองขั้นตอนอาจส่งผลในความไม่แน่นอนขนาดใหญ่บนประมาณการพารามิเตอร์ซึ่งอาจนำไปสู่การคาดการณ์ที่ไม่น่าเชื่อถือภายใต้ไม่ใช่ isothermal เงื่อนไข

ความคิดพื้นฐานของขั้นตอนเดียวแบบการถดถอยคือการกำหนดปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพที่มีวัตถุประสงค์คือเพื่อคำนวณค่าพารามิเตอร์ที่ลดตัวชี้วัดของระยะห่างระหว่างการคาดการณ์แบบจำลองและข้อมูลการทดลอง ในงานนี้วัดนี้ได้รับการเลือกให้เป็นโอกาสสูงสุด

วิธีการแสวงหาโอกาสสูงสุดสำหรับค่าพารามิเตอร์ที่ให้โอกาสสูงสุดให้กับข้อมูลการทดลองที่ได้รับการพิจารณารูปแบบ (วอลเตอร์และ Pronzato, 1997) ข้อดีของวิธีนี้ก็คือว่ามันจะช่วยให้คำนึงถึงข้อมูลที่มีอยู่ในธรรมชาติของเสียงทดลอง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

พารามิเตอร์ที่ไม่รู้จักรูปแบบ EQS . ( 3 ) และ ( 4 ) ( ได้แก่ PS * , SH * * * * วันที่ bsh TPS ⁎ , TSH ⁎ ) จะถูกประเมินโดยวิธีการถดถอยแบบขั้นตอนเดียว โดยขั้นตอนในการใช้ประโยชน์จากการทดลองไม่คำนวณค่าพารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้องพร้อมกัน ( Dolan et al . , 2007 มาร์ติน และลุยส์โรดรีเกซเฟร์นันเดซ et al . , 2007 )วิธีการนี้ได้รับเลือกมากกว่าคลาสสิกวิธีการถดถอยแบบสองขั้นตอน ซึ่งเป็นค่าโดยประมาณ ในชุดของการทดลองที่อุณหภูมิคงที่ ในมือข้างหนึ่ง เพราะมันต้องต่ำกว่านี้ บนอื่น ๆเพราะตามผู้เขียนหลาย ( รถตู้ boekel , 1996 , โด , 2003 และ valdramidis et al . , 2008 ) วิธีที่ 2 อาจส่งผลในความไม่แน่นอนขนาดใหญ่บนพารามิเตอร์การประเมิน ซึ่งอาจนำไปสู่การเชื่อถือคำทำนายได้ที่ไม่ใช่เงื่อนไขอุณหภูมิคงที่พื้นฐานความคิดของการถดถอยแบบขั้นตอนเดียว คือ การเพิ่มประสิทธิภาพ เป็นปัญหาที่มีวัตถุประสงค์เพื่อหาค่าพารามิเตอร์เหล่านั้นลดวัดระยะห่างระหว่างแบบจำลองการคาดคะเน และการทดลอง ในงานนี้ วัดนี้ ได้รับเลือกให้เป็นโอกาสสูงสุดวิธีความควรจะเป็นสูงสุดจะค้นหาค่าพารามิเตอร์ที่ให้โอกาสสูงสุดให้ข้อมูลให้พิจารณารูปแบบ ( วอลเตอร์ และ pronzato , 1997 ) ข้อดีของวิธีการนี้ก็คือว่ามันช่วยให้พิจารณาข้อมูลที่มีอยู่ในธรรมชาติของเสียงทดลอง