IDENT_20110419 03 Verifikácia modelu

Zhrnutie prednášky

Prednáška sa venuje verifikácii identifikovaného modelu dynamického systému, teda overeniu, či je odhadnutý model správny. Základnou teoretickou podmienkou je, že predikčná chyba modelu musí mať vlastnosti bieleho šumu, čo sa testuje pomocou autokorelačnej funkcie chyby. Postup spočíva vo výpočte centrovanej predikčnej chyby, jej autokorelačných hodnôt pre rôzne oneskorenia a ich normalizovaní tak, aby hodnota v nule bola rovná jednej. Ak sú všetky ostatné normalizované hodnoty autokorelácie v absolútnej hodnote menšie približne ako 0,15 (pri 95% intervale spoľahlivosti), model sa považuje za správny. Metóda sa dá využiť aj na porovnávanie viacerých štruktúr modelu s rovnakým počtom parametrov a na rozhodovanie o redukcii počtu parametrov modelu.

• - Verifikácia overuje, či je identifikovaný model dynamického systému správny.
• - Kľúčovým kritériom je, či predikčná chyba modelu má vlastnosti bieleho šumu.
• - Testuje sa nekorelovanosť chyby pomocou jej autokorelačnej funkcie.
• - Potrebných je minimálne okolo 100 hodnôt predikčnej chyby, ktorá sa najprv centruje odčítaním priemeru.
• - Autokorelačné hodnoty sa normalizujú tak, aby hodnota v nule bola rovná jednej.
• - Model je akceptovateľný, ak sú ostatné normalizované autokorelačné hodnoty menšie približne ako ±0,15.
• - Metódu možno využiť na porovnanie viacerých štruktúr modelu a rozhodovanie o redukcii počtu parametrov.

Zhrnutie pripravené s pomocou AI z prepisu videa.