คู่มือการจําลองระบบควบคุมแบบไม่เชิงเส้น กับข้อมูลโลกแห่งความเป็นจริง

การจําลองระบบควบคุมแบบไม่เชิงเส้น โดยใช้ข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงนี้ เกี่ยวข้องกับพฤติกรรมที่ซับซ้อนที่แบบจําลองเชิงเส้นไม่สามารถแสดงได้

การ เข้าใจ ระบบ ควบคุม ที่ ไม่ ใช่ แบบ เชิงเส้น

ระบบ ควบคุม ที่ ไม่ ใช่ แบบ เชิงเส้น จะ แสดง พฤติกรรม ที่ ไม่ ตรง กับ ความ เป็น จริง ทํา ให้ การ วิเคราะห์ และ การ จําลอง ของ มัน ยาก ขึ้น.

การจัดเก็บข้อมูลและประมวลผลก่อน

การรวบรวมข้อมูลคุณภาพสูง เป็นขั้นตอนแรก ใช้ระบบเซ็นเซอร์และข้อมูลในการรับข้อมูล เพื่อบันทึกคู่ข้อมูลที่ป้อนเข้ามา ภายใต้เงื่อนไขต่าง ๆ การประมวลผลล่วงหน้านั้น เกี่ยวข้องกับการกรองเสียง, การจัดข้อมูลแบบปกติ, และการจัดหมวดหมู่เพื่อตรวจสอบความสอดคล้องกันและความมั่นคงของโมเดล

โมเดลเทคนิค

หลาย วิธี เหมาะ กับ การ ทํา แบบ จําลอง ระบบ แบบ ไม่ เชิงเส้น รวม ทั้ง:

• [FLT: 0]. Networks: ความสามารถในการประมาณฟังก์ชันซับซ้อนที่ไม่ใช่เชิงเส้น (FLT:1).
• [FLT: 0] รุ่น Poplynomology:[[FLT: 1) ใช้สมการพหุนามให้พอดีกับแนวโน้มของข้อมูล (FLT:1)
• [FLT: 0] Fuzzy Science Systems: จัดลําดับความไม่แน่นอนและเหตุผลประมาณ
• [FLT: 0] วิธี Kernel: เช่น การรองรับเครื่องช่วยสร้างเวกเตอร์สําหรับงานถดถอย (Presenterform)

การ ทํา ความ เข้าใจ และ การ ปรับ ปรุง แบบ จําลอง

หลัง จาก พัฒนา แบบ จําลอง แล้ว ให้ ตรวจ สอบ ความ ถูก ต้อง แม่นยํา ของ การ ทดสอบ โดย แยก ข้อมูล จาก กัน การ วัด แบบ ต่าง ๆ เช่น ความ ผิด พลาด แบบ ค่าเฉลี่ย กําลังสอง (MSE) หรือ การ ใช้ สัมประสิทธิ์ ของ ความ ตั้งใจ (R2) ช่วย ประเมิน ความ สําเร็จ การ ปรับ ปรุง ตัว เกี่ยว ข้อง กับ การ ปรับ เปลี่ยน รูป แบบ ต่าง ๆ, การ เพิ่ม ความ ซับ ซ้อน, หรือ การ เลือก เทคนิค อื่น ๆ เพื่อ ปรับ ปรุง ความ เที่ยง ธรรม