mudelidentifikatsiooni

Mudeli identifikatsioon on protsess, mille käigus leitakse andmetest sobiv matemaatiline mudel süsteemi käitumuse kirjeldamiseks. Eesmärk on tuvastada mudeli struktuur ja parameetrid nii, et mudel suudaks võimalikult täpselt kirjeldada ja generaliseerida süsteemi reageeringuid.

Põhilised komponendid on andmete kogumine ja kvaliteet, mudeli struktuuri valik, parameetrite estimatsioon ning mudeli hindamine ja valideerimine. Sageli on vajalikud sisendi–väljundi andmekomplektid; mõnikord kaasatakse lisamõõtmisi. Piisav eksitatsioon ja korralikult puhastatud andmed suurendavad identifikatsiooni usaldusväärsust.

Lähenemised hõlmavad lineaarset ja mittelineaarset identifikatsiooni, aeg- või ruumi sõltuvate mudelite ehitamist. Sobivad meetodid hõlmavad lihttarbmetoodikaid (least squares), maksimaalse tõenäosuse meetodeid ja Bayesi lähenemisi. Identifitseeritavus ehk kas parameetrid on andmetega eristatavad, on oluline teema ning nõuab sageli identifitseeritavuse analüüsi.

Valideerimine ja mudeli valik sisaldab ennustuste võrdlemist reaalse andmestikuga, residuaalianalüüsi ja mudeli üldistuse hindamist. Kasutatakse kriitilisi metrikatikaid nagu RMSE, AIC ja BIC ning krossvalideerimist, et vältida üleõppimist ja tagada praktikapärane kasutatavus.

Rakendused hõlmavad inseneriteadusi, tööstusprotsesse, autonoomseid süsteeme, ökonoomika ning biomeditsiini. Mudeli identifikatsioon on interdistsiplinaarne valdkond, mis ühendab kogemuspõhise eksperimenteerimise ja kvantitatiivse andmeanalüüsi.