블랙 박스 모델의 모델링 방법은 무엇입니까

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블랙 박스 모델의 모델링 방법에는 입력 및 출력 변수 결정, 데이터 수집, 데이터 분석, 모델 구축, 모델 검증 등이 포함됩니다. < /p>

1, 입력 및 출력 변수 결정: 블랙 박스 모델에서는 입력 및 출력 변수가 알려져 있으며 범위, 유형 및 속성을 결정해야 합니다. < /p>

2, 데이터 수집: 서로 다른 입력 및 출력 변수에 대한 데이터를 수집하여 이들 사이의 관계를 탐색합니다. 실험, 관찰, 시뮬레이션 등의 방법을 사용하여 데이터를 얻을 수 있습니다. < /p>

3, 데이터 분석: 수집된 데이터를 분석하고 관찰 및 통계 수단을 통해 입력과 출력 사이의 규칙과 관계를 탐색합니다. < /p>

4, 모형 작성: 데이터를 분석하고 수학 또는 통계 모형을 작성하여 입력과 출력 사이의 관계를 설명합니다. 이 모델은 선형 또는 비선형, 간단한 관계 모델 또는 복잡한 다중 모델이 될 수 있습니다. < /p>

5, 모델 검증: 모델을 새 데이터에 적용하여 모델의 정확성과 신뢰성을 검증합니다. 모델이 새 데이터에 잘 맞으면 모델이 실행 가능하며 시스템 동작을 예측하고 제어하는 데 사용할 수 있습니다. < /p >