В представлении модели точка-точка вы находите элементы управления и меню, характерные для моделей точка-точка (использование Point-by-Point план тестирования). Используйте следующие инструменты для выбора оптимальных моделей:
Чтобы оценить тренды модели высокого уровня, используйте вкладку Response Models в узле плана тестирования. Просмотрите сечения графиков всех ваших моделей отклика сразу. Для получения дополнительной информации смотрите Оценку трендов модели высокого уровня.
В узле модели «точка за точкой» можно оценить все альтернативные модели для каждого теста и решить, какой тип модели выбрать для выбранного теста. Щелкните в списке альтернативных моделей, чтобы просмотреть и сравнить графики и статистику для каждой подгонки. Для получения дополнительной информации смотрите Оценку аппроксимации точек по точкам с использованием графиков модели.
В списке альтернативных моделей отображается значение критериев выбора (например, PRESS RMSE) для каждого типа модели с установленным флажком Best Model для выбранной на данный момент оптимальной модели для теста. Критерии выбираются при создании локальных нескольких моделей. Тулбокс автоматически выбирает лучшую модель для каждого теста на основе ваших критериев выбора. Оцените все модели и, при необходимости, измените выбранный флажок в столбце Лучшая модель (Best Model).
Щелкните Add Local Model на панели Общие задачи, чтобы попытаться добавить еще один тип модели. В диалоговом окне Model Setup выберите тип модели для дополнения. Когда вы нажимаете OK тулбокс подходит для нового типа модели ко всем тестам, а затем выбирает его как лучше, если это лучше (по вашим критериям выбора), чем любая из альтернатив для теста. Диалоговое окно сообщает вам, какие тесты (если они есть) имеют новую лучшую модель.
Щелкните Edit Model на панели Общие задачи, чтобы изменить список альтернативных типов модели для каждого теста. См. «Редактирование типов модели» точка за точкой «».
Выберите Model > Summary Statistics, чтобы открыть диалоговое окно Сводная статистика. В этом диалоговом окне выберите статистику для отображения в списке альтернативных моделей и в таблице Local summary statistics. См. Сводная статистика. Если вы используете данные валидации, RMSE валидации появляется в сводной таблице для теста, если есть данные валидации для текущего теста (глобальные переменные должны совпадать), для сравнения с моделью fit RMSE. См. Использование данных валидации.
Щелкните Edit Model на панели Общие задачи, чтобы изменить список альтернативных типов модели для каждого теста.
В диалоговом окне Настройка модели точки на точке (Point-by-Point Model Setup) выберите типы модели, чтобы добавить или изменить существующий список моделей. Можно использовать любую модель, доступную в качестве одноэтапных моделей. Можно выбрать сводные данные статистическую величину, которая будет использоваться в качестве критериев выбора для принятия решения о том, какая модель лучше всего подходит для каждого теста.
Просмотрите список типов моделей точек по умолчанию.
Щелкните Add или Edit, чтобы добавить и изменить модели.
Когда вы добавляете модели, в диалоговом окне Настройка модели (Model Setup) можно выбрать из всех глобальных моделей, доступных для одноступенчатой модели с таким же количеством входов, как и ваша текущая модель точка за точкой.
Чтобы выбрать шаблон для создания набора моделей, нажмите Template. Существуют предопределенные шаблоны для полиномов, радиальных базисных функций, гибридных радиальных базисных функций, Гауссовых моделей процесса, и вы также можете сохранить свои собственные шаблоны любых моделей, которые вы выбираете. Смотрите Создание альтернативных моделей для сравнения.
Выберите статистическую информацию для выбора оптимальной модели в списке Criteria (например, RMSE или PRESS RMSE). Тулбокс использует статистику, чтобы выбрать лучший тип модели для каждого теста. Можно также изменить выбор модели для каждого теста после установки моделей.
Выберите статистику для отображения в представлении модели точка-по-точкам нажатием кнопки Statistics.
Чтобы использовать основанные на данных областях значений для каждого теста, установите флажок Automatic input ranges. Снимите флажок, только если вы хотите использовать вместо этого область значений для каждой локальной модели, которую вы настроили в плане тестирования. Использование основанных на данных областей значений для каждого теста полезно, когда локальные входные области значений для локальных тестов варьируются между тестами. Эта опция является полезной для моделирования дизельного топлива, так как часто существует ряд входов на местном уровне (например, основные моменты времени впрыска, время впрыска управления, давление в рельсе, давление наддува и EGR являются общими переменными). Области значений этих переменных варьируются в глобальном входном пространстве (например, крутящий момент и скорость или топливо и скорость). Корректировка областей значений для каждого теста означает, что входы масштабируются для моделирования, что приводит к лучшим обусловленным моделям.
После добавления моделей в список и закрытия диалогового окна все выбранные модели подгоняются к каждому тесту по отдельности, и лучшая подгонка к каждому тесту выбирается по выбранным критериям выбора. Оцените все альтернативные модели для каждого теста.
Используйте график RMSE, чтобы быстро идентифицировать тесты проблемы и перейти к рабочей точке интереса. Перейдите к интересующему тесту, дважды кликнув точку на графике, чтобы выбрать тест на других графиках в представлении модели.
Это представление показывает поверхность модели различными способами. Вид по умолчанию является 3-D графиком поверхности модели.
Можно выбрать, какие входные коэффициенты отображать, используя выпадающие меню, оставшиеся от графика. Невыбранные входные коэффициенты остаются постоянными, и можно изменить их значения с помощью элементов управления в левой части графика (либо нажав кнопки со стрелами, либо введя их непосредственно в поле редактирования). Щелкните Select Data Point, чтобы выбрать точку для построения графика.
Выберите список Plot для переключения на Line, Contour, или Multiline график.
График Diagnostic Statistics показывает различные графики поля точек статистики для оценки качества подгонки для текущей модели.
Статистика и факторы, доступные для графического изображения, зависят от модели. Выберите коэффициенты оси X и Y с помощью раскрывающихся меню.
Вы можете добавить или изменить графики, нажав кнопки на панели инструментов, разделить кнопки в строках заголовков графиков или выбрав опцию из Current View в контекстном меню или View меню. Браузер запоминает ваше размещение по тестовому плану. Вы можете добавить:
Predicted/Observed
Normal Plot
Validation Data
Model Definition
Эти графики также используются для одноэтапных моделей. Для получения дополнительной информации смотрите Оценка одноэтапных моделей.
Чтобы просмотреть графики данных для текущего теста, добавьте Data Plots. Выберите View > Plot Variables, чтобы выбрать переменные для построения графика. Можно выбрать просмотр любых сигналов данных в наборе данных для текущего теста (включая сигналы, не используемые в моделировании). Можно построить график пары переменных или график переменной с номером записи. Вы можете добавить больше графиков данных, если хотите.
Значения входа переменных можно также просмотреть на панели «Рабочая точка».
Для получения рекомендаций по использованию статистики, такой как PRESS RMSE, для сравнения моделей по точкам, смотрите Сравнение подгонки с использованием статистики.
