CN102375937A

CN102375937A - 一种定量评估仿真模型可信度的方法

Info

Publication number: CN102375937A
Application number: CN2011103189257A
Authority: CN
Inventors: 王钰; 叶季青
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2011-10-20
Filing date: 2011-10-20
Publication date: 2012-03-14

Abstract

本发明公开了一种定量评估仿真模型可信度的方法，包括：步骤10，确定待评估仿真模型集；步骤20，确定待评估仿真模型的实验数据I/O集；步骤30，明确实验数据I/O集的输入集和输出集；步骤40，将实验数据I/O集的输入集作为待评估仿真模型的输入集，得到待评估仿真模型的输出集；步骤50，根据待评估仿真模型的输出集和实验数据I/O集的输出集计算待评估仿真模型的可信度。本发明能够实现仿真模型的可信度定量评估，有效降低基于仿真做出的决策风险，为仿真模型优化设计提供依据。

Description

一种定量评估仿真模型可信度的方法

技术领域

本发明涉及计算机仿真领域，尤其涉及一种定量评估仿真模型可信度的方法。

背景技术

随着仿真应用的不断深入，可信度已成为人们评价仿真系统好坏的最重要指标，缺乏足够可信度的仿真没有任何意义。而作为仿真系统的核心，仿真模型的可信度也成为制约仿真结果可信度的根本要素，仿真模型可信度的评估已成为仿真界关心和研究的重点。

目前在仿真模型可信度评估方面，主要研究成果集中在了模型VV&A上。其核心是对建模全过程进行规范化控制，在各阶段形成完整文档记录的基础上开展专家评审，对模型可信度做出评估。这种方法能够充分利用专家经验，但尚不能完全满足要求。具体地说，首先，现有方法依赖于专家经验，不论是采取打分或是其它量化手段，本质上都属于定性评估，缺乏有效的定量化分析支持。同时由于参与不同阶段的评审专家往往不同，评审结果的一致性很难保证，这都影响了评估结论的客观性。其次，现有方法难以有效利用权威模型或试验数据，而以权威模型或试验数据为基础进行对比分析所得到的评估结论显然具备更强的说服力。

发明内容

针对现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种定量评估仿真模型可信度的方法。

本发明提供了一种定量评估仿真模型可信度的方法，包括：

步骤10，确定待评估仿真模型集；

步骤20，确定待评估仿真模型的实验数据I/O集；

步骤30，明确实验数据I/O集的输入集和输出集；

步骤40，将实验数据I/O集的输入集作为待评估仿真模型的输入集，得到待评估仿真模型的输出集；

步骤50，根据待评估仿真模型的输出集和实验数据I/O集的输出集计算待评估仿真模型的可信度。

在一个示例中，步骤20中，确定待评估仿真模型Model_i的实验数据I/O集为{(I/O)₁，(I/O)₂，...(I/O)_n}，i＝1，2，……，m；待评估仿真模型集为{Model₁，Model₂，...Model_m}。

在一个示例中，步骤30中，在实验数据I/O集中选择(I/O)_j，实验数据I/O集的输入集为

实验数据I/O集的输出集为

j＝1，2，……，n。

在一个示例中，步骤40中，待评估仿真模型的输出集为

在一个示例中，步骤50中，待评估仿真模型集的可信度

Credibility = Σ_{j = 1}^{m} h_{i} Credibility_{Model}_{i}

，其中

Credibility_{Model}_{i} = Σ_{j = 1}^{n} h_{j} Credibility_{Model}_{i}_{(I / O)}_{j}

，

Credibility_{Model}_{i}_{(I / O)}_{j} = Σ_{l = 1}^{h} K_{l} | (1 - \frac{{Model}_{i}_O_{j}^{l} - O_{j}^{l}}{O_{j}^{l}}) |,

∑K_l＝1，∑h_j＝1，∑h_i＝1。

在一个示例中，步骤40中，待评估仿真模型的输出集中的参数取该参数的统计值。

本发明能够实现仿真模型的可信度定量评估，有效降低基于仿真做出的决策风险，为仿真模型优化设计提供依据。

附图说明

下面结合附图来对本发明作进一步详细说明，其中：

图1是本发明提供的仿真模型可信度定量评估方法流程图。

具体实施方式

本发明提供了一种仿真模型可信度定量评估方法，如图1所示，包括下列步骤：

步骤1，确定待评估仿真模型集{Model₁，Model₂，...Model_m}。

步骤2，选择待评估仿真模型Model₁。

步骤3，确定用于对比分析的I/O集{(I/O)₁}。该I/O集应能够覆盖模型的核心能力，可以辅以专家评议得到。

步骤4，明确(I/O)₁相应的输入(参见表1)与输出(参见表2)。

表1(I/O)₁输入列表

表2(I/O)₁输出列表

步骤5，以

作为待评仿真模型Model_i的输入，运行并得到Model_i的输出

(参见表3)。

表3Model₁基于(I/O)₁的输出

表3中，对同一案例可运行多次仿真，输出项取统计值。

计算基于(I/O)₁的待评仿真模型可信度

Credibility_{Model}_{i}_{(I / O)}_{j} = Σ_{l = 1}^{h} K_{l} | (1 - \frac{{Model}_{i}_O_{j}^{l} - O_{j}^{l}}{O_{j}^{l}}) | = 0.8 .

其中∑K_l＝1，K_l为相应权值，

可由专家评议得到。

步骤6，重复步骤4至步骤5，直至遍历{(I/O)₁}。

步骤7，计算基于{(I/O)₁，(I/O)₂，...(I/O)_n}的待评估仿真模型可信度

Credibility_{Model}_{i} = Σ_{j = 1}^{n} h_{j} Credibility_{Model}_{i}_{(I / O)}_{j} = 0.8,

∑h_j＝1，h_j为(I/O)_j的权值，可由专家评议得到。

步骤8，重复步骤2至步骤7，直至遍历待评估仿真模型集{Model₁，Model₂，...Model_m}。

步骤9，计算待评估仿真模型集{Model₁，Model₂，...Model_m}的可信度

Credibility = Σ_{i = 1}^{m} h_{i} Credibility_{Model}_{i} = 0.8,

∑h_i＝1，h_i为Model_i的权值，可由专家评议得到。

以上所述仅为本发明的优选实施方式，但本发明保护范围并不局限于此。任何本领域的技术人员在本发明公开的技术范围内，均可对其进行适当的改变或变化，而这种改变或变化都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种定量评估仿真模型可信度的方法，其特征在于，包括：

步骤10，确定待评估仿真模型集；

步骤20，确定待评估仿真模型的实验数据I/O集；

步骤30，明确实验数据I/O集的输入集和输出集；

2.如权利要求1所述的定量评估仿真模型可信度的方法，其特征在于，步骤20中，确定待评估仿真模型Model_i的实验数据I/O集为{(I/O)₁，(I/O)₂，...(I/O)_n}，i＝1，2，……，m；待评估仿真模型集为{Model₁，Model₂，...Model_m}。

3.如权利要求2所述的定量评估仿真模型可信度的方法，其特征在于，步骤30中，在实验数据I/O集中选择(I/O)_j，实验数据I/O集的输入集为实验数据I/O集的输出集为

j＝1，2，……，n。

4.如权利要求3所述的定量评估仿真模型可信度的方法，其特征在于，步骤40中，待评估仿真模型的输出集为

5.如权利要求4所述的定量评估仿真模型可信度的方法，其特征在于，步骤50中，待评估仿真模型集的可信度

Credibility = Σ_{i = 1}^{m} h_{i} Credibility_{Model}_{i},

其中

{Credibility_Model}_{i} = Σ_{i = 1}^{n} h_{j} {Credibility_Model}_{i}_{(I / O)}_{j}

，

Credibility_{Model}_{i}_{(I / O)}_{j} = Σ_{l = 1}^{h} K_{l} | (1 - \frac{{Model}_{i}_O_{j}^{l} - O_{j}^{l}}{O_{j}^{l}}) |,

∑K_l＝1，∑h_j＝1，∑h_i＝1。

6.如权利要求4所述的定量评估仿真模型可信度的方法，其特征在于，步骤40中，待评估仿真模型的输出集中的参数取该参数的统计值。