Оценка чувствительности имитационной модели

Оценка чувствительности является необходимым элементом, однако, если изменение входных воздействий или параметров модели в некотором заданном диапазоне не отражается на значениях выходных параметров, то польза от такой модели не велика (модель будет «бесчувственной»). В связи с этим возникает задача оценивания чувствительности модели к изменению параметров рабочей нагрузки и внутренних параметров самой системы. Такую оценку проводят по каждому параметру X_k в отдельности. Основана она на том, что диапазон изменения параметра обычно известен.

Наиболее простая процедура состоит в следующем:

1) Вычисляется величина относительного среднего приращения параметра X_k по формуле:

2) Проводится пара модельных экспериментов при значениях: X_k= X_{k max} и X_k=X_{k min} и средних фиксированных значениях других параметров. Определяется отклик модели: Y₁ = f (X_{k max}), Y₂ = f (X_{k min}).

3) Вычисляется относительное приращение наблюдаемой переменной:

. В результате для k –ого параметра имеем пару значений (DX_k, DY_k), характеризующих «чувствительность» по этому параметру.

аналогично проводим эксперимент для других параметров, образуется множество пар {(DX_k, DY_k)}.

Данные, полученные при оценки чувствительности модели, могут быть использованы, в частности, при планировании эксперимента: большое внимание должно уделяться тем параметрам, по которым модель является более чувствительной.

Здесь находит отражение принцип Парето: с точки зрения характеристик системы существенным являются лишь некоторые из множества факторов. В большинстве систем 20% факторов определяют 80% свойств системы.

Дата добавления: 2014-01-07