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番茄快繁实验vs系统仿真实验设计

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发表于 2019-7-28 09:17:03 | 显示全部楼层 |阅读模式
  一个复杂系统的仿真模型通常有大量的输入因素,确定哪些因素对感兴趣的性能指标(响应)有重大影响可能是一项真正令人望而生畏的任务。通常一次改变一个因素的方法是非常不正确的,因为对于许多模型来说,因素相互作用对响应值产生各类影响。仿真建模的实验设计(DOE for Simulation)正是为了这个目的而设计的,其主要目标是确定哪些因素对响应的影响最大(有显著影响),识别这些显性输入后,可以聚焦于这些要素进行重点的研究和仿真优化。仿真的实验设计比传统的实验设计(如番茄快繁实验,烟草田间实验设计)有更多优势,不仅可以分析可控因子,也可以分析不可控因子,因子可以是量化的或定性的,随机序列可控,实验时间是虚拟无形,无成本的,抽样方法灵活如采取序贯抽样检验等。我们先来看一个DOE传统问题:比如


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