Книга "Nonlinear Regression Modeling for Engineering Applications" посвящена методам нелинейной регрессии и их практическому применению в инженерных задачах. Она описывает, как математические модели выражают наше понимание поведения природы и как мы используем их для проверки нашего понимания основ систем (которые могут быть процессами, оборудованием, процедурами, устройствами или продуктами). Если модель подтверждает наше понимание, то ее можно использовать для диагностики, проектирования и оптимизации систем.
В книге описываются методы нелинейной регрессии, вычислительные алгоритмы, проверка модели, интерпретация остатков и методы экспериментального проектирования. Основное внимание уделяется практическому применению методов, подкрепленному фундаментальным анализом. Книга поможет как академическим, так и промышленным специалистам правильно классифицировать систему, выбрать между различными доступными опциями моделирования и регрессионными задачами, спроектировать эксперименты для получения данных, отражающих критические характеристики системы, подобрать параметры модели на основе этих данных и статистически охарактеризовать полученную модель. Автор использовал материал книги как для курса лабораторных работ по единицам операций в рамках бакалавриата, так и в приложениях к продвинутым задачам управления.
Книга представляет собой руководство по конечному анализу для инженерии. В ней математические модели используются для проверки понимания механизмов в системах, таких как процессы, оборудование, процедуры, устройства и изделия. Выведенные модели могут быть использованы для диагностики, проектирования и оптимизации в инженерных приложениях. Автор описывает метод нелинейной регрессии, вычислительные алгоритмы, проверку моделей, анализ остаточных значений и планирование экспериментов. Издание предназначено для ученых и инженеров.
Электронная Книга «Nonlinear Regression Modeling for Engineering Applications» написана автором R. Russell Rhinehart в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781118597934
Описание книги от R. Russell Rhinehart
Since mathematical models express our understanding of how nature behaves, we use them to validate our understanding of the fundamentals about systems (which could be processes, equipment, procedures, devices, or products). Also, when validated, the model is useful for engineering applications related to diagnosis, design, and optimization. First, we postulate a mechanism, then derive a model grounded in that mechanistic understanding. If the model does not fit the data, our understanding of the mechanism was wrong or incomplete. Patterns in the residuals can guide model improvement. Alternately, when the model fits the data, our understanding is sufficient and confidently functional for engineering applications. This book details methods of nonlinear regression, computational algorithms,model validation, interpretation of residuals, and useful experimental design. The focus is on practical applications, with relevant methods supported by fundamental analysis. This book will assist either the academic or industrial practitioner to properly classify the system, choose between the various available modeling options and regression objectives, design experiments to obtain data capturing critical system behaviors, fit the model parameters based on that data, and statistically characterize the resulting model. The author has used the material in the undergraduate unit operations lab course and in advanced control applications.
