Teste de consistência entre o modelo e o sistema real:
Inspeção visual: a precisão do modelo é inicialmente avaliada verificando visualmente a semelhança do modelo com o sistema real.
Significado e valor do parâmetro: verifique se o significado de cada parâmetro no modelo é consistente com o sistema real e se o valor do parâmetro é razoável.
Reprodutibilidade do comportamento do modelo: testa se o modelo pode reproduzir as características do comportamento do sistema real, como tendências, ciclos, etc.
Teste de método estatístico: os métodos estatísticos são usados para comparar os resultados da previsão do modelo com os dados reais para avaliar a precisão e a confiabilidade da previsão do modelo.
Métodos de teste específicos de domínio:
Em biologia, medicina e outros campos, também pode ser necessário realizar testes específicos, como testes de biocompatibilidade e testes de toxicidade.
Na engenharia, testes de propriedades mecânicas, teste de durabilidade etc. podem ser necessárias.
Deve -se notar que os métodos de teste acima precisam ser aplicados de forma abrangente para garantir a correção e a credibilidade do modelo de amostra. Ao mesmo tempo, devido às diferenças em diferentes campos e cenários de aplicação, os métodos de teste específicos podem ser diferentes. Portanto, na operação real, o método de teste apropriado deve ser selecionado de acordo com a situação específica.
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Os métodos de teste dos modelos de amostras variam dependendo do campo de aplicação e necessidades específicas. Em geral, o exame de modelos de amostras pode ser dividido aproximadamente nas seguintes categorias:
Teste de adequação da estrutura do modelo:
Consistência dimensional: verifique se as dimensões de cada variável no modelo se correspondem para garantir a correção do cálculo.
Teste de equação em condições adversas: teste a estabilidade do modelo em condições adversas para evitar previsões ou resultados irracionais do modelo em circunstâncias especiais.
Teste de limite do modelo: verifique o escopo e as restrições do modelo para garantir que o modelo seja usado no contexto apropriado.
Teste de fitness de comportamento do modelo:
Sensibilidade dos parâmetros: o grau de influência das alterações dos parâmetros do modelo nos resultados da saída é analisado para avaliar a estabilidade e a confiabilidade do modelo.
Sensibilidade estrutural: teste a influência das mudanças na estrutura do modelo nos resultados da saída para entender a racionalidade e o ajuste da estrutura do modelo.
Hora de postagem: agosto-02-2024