Initially, relevant a priori knowle

Initially, relevant a priori knowledge is collected and a set of independent variables (e.g., physical quantities) is determined which defines the investigated system (parameterization of the system). Next, one or more mathematical model structures are proposed that are able to predict the system’s behavior (forward modeling). A precondition is that the models are structurally identifiable, i.e., all model parameters can be identified uniquely. In the third step, the predictive quality of the models is improved by adjusting the intrinsic model parameters to the actual measurements (parameter estimation). Subsequently, the validity of its structure and parameter estimates is tested against new experimental data. When the descriptive quality of the model is insufficient, an adaptation of the model structure and/or parameter estimates is needed. As such, model structure selection and parameter estimation are combined in an iterative model building cycle. Finally, a model is obtained that agrees with reality as closely as possible.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เกี่ยวข้องกับ priori ความรู้รวบรวม และชุดของตัวแปรอิสระ (เช่น ปริมาณทางกายภาพ) ถูกกำหนดครั้งแรก defines ซึ่งระบบ investigated (parameterization ระบบ) ถัดไป อย่าง น้อยหนึ่งโครงสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์มีการนำเสนอที่มีความสามารถที่จะทำนายพฤติกรรมของระบบ (หน้าโมเดล) เงื่อนไขเป็นที่รุ่นมี structurally identifiable เช่น พารามิเตอร์ของแบบจำลองทั้งหมดได้อย่าง identified โดยเฉพาะ ขั้นตอนสาม ปรับคุณภาพของรูปแบบงาน โดยการปรับพารามิเตอร์แบบ intrinsic การประเมินจริง (ประเมินพารามิเตอร์) ในเวลาต่อมา มีทดสอบตั้งแต่การประเมินของโครงสร้างและพารามิเตอร์กับข้อมูลการทดลองใหม่ เมื่ออธิบายคุณภาพของแบบจำลอง insufficient การปรับตัวของรูปแบบโครงสร้างและ/หรือพารามิเตอร์ประเมินเป็นสิ่งจำเป็น เช่น จะมีรวมแบบจำลองโครงสร้างตัวเลือกและพารามิเตอร์การประเมินในแบบจำลองซ้ำสร้างวงจร สุดท้าย รูปแบบจะได้รับที่ตกลงกับความเป็นจริงอย่างใกล้ชิดที่สุด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในขั้นต้นที่เกี่ยวข้องมีความรู้เบื้องต้นจะถูกรวบรวมและชุดของตัวแปรอิสระ (เช่นปริมาณทางกายภาพ) จะถูกกำหนดซึ่งเด Fi Nes ระบบการตรวจสอบ (พาราเมทริกของระบบ) ถัดไปหนึ่งหรือมากกว่าโครงสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่มีการเสนอว่าจะสามารถทำนายพฤติกรรมของระบบ (การสร้างแบบจำลองไปข้างหน้า) สิ่งที่จำเป็นก็คือรุ่นที่มีสายการระบุโครงสร้างสามารถเช่นทุกพารามิเตอร์แบบสามารถเอ็ดสายการระบุที่ไม่ซ้ำกัน ในขั้นตอนที่สามที่มีคุณภาพการคาดการณ์ของแบบจำลองจะดีขึ้นโดยการปรับพารามิเตอร์แบบที่แท้จริงในการวัดจริง (ประมาณค่าพารามิเตอร์) ต่อมาถูกต้องของประมาณการโครงสร้างและพารามิเตอร์มีการทดสอบกับข้อมูลการทดลองใหม่ เมื่อพรรณนาคุณภาพของรูปแบบเป็นเพียงพอ Fi insuf การปรับตัวของโครงสร้างรูปแบบและ / หรือประมาณการพารามิเตอร์เป็นสิ่งจำเป็น เช่นการเลือกรูปแบบโครงสร้างและการประมาณค่าพารามิเตอร์จะรวมกันในรอบอาคารรูปแบบซ้ำแล้วซ้ำอีก สุดท้ายจะได้รับรูปแบบที่เห็นด้วยกับความเป็นจริงมากที่สุด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตอนแรกที่เกี่ยวข้องระหว่างความรู้ รวบรวม และชุดของตัวแปรอิสระ ( เช่นทางกายภาพ , ปริมาณ ) จะพิจารณา ซึ่ง เด จึงไม่ศึกษาระบบ ( parameterization ของระบบ ) ถัดไป หนึ่งหรือมากกว่าหนึ่งโครงสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ได้ถูกนำเสนอที่สามารถทำนายพฤติกรรมของระบบ ( ไปข้างหน้าแบบ ) อะไรอย่างหนึ่งคือ รุ่นมีโครงสร้าง identi จึงสามารถ คือรูปแบบพารามิเตอร์ทั้งหมดสามารถ identi จึงเอ็ดโดยเฉพาะ . ในขั้นตอนที่สาม คุณภาพของแบบจำลองพยากรณ์ที่ดีขึ้น โดยการปรับรูปแบบภายในพารามิเตอร์ในการวัดจริง ( ค่าพารามิเตอร์ ) และความถูกต้องของโครงสร้างและพารามิเตอร์การประเมินทดสอบกับข้อมูลใหม่ เมื่อคุณภาพโดยรูปแบบการถ่ายทอด cient insuf ,การปรับตัวของแบบจำลองโครงสร้างและ / หรือค่าประมาณการเป็นสิ่งจำเป็น เช่น การเลือกรูปแบบโครงสร้าง และการประมาณค่าพารามิเตอร์ของแบบจำลองจะรวมกันในอาคารวัฏจักร สุดท้ายรูปแบบจะได้รับที่สอดคล้องกับความเป็นจริงมากที่สุด .