基于仿真模型和仿真设备测试结果的统计方法及装置

本申请涉及仿真数据统计，特别是涉及一种基于仿真模型和仿真设备测试结果的统计方法及装置。

背景技术：

1、随着仿真技术在作战分析、模拟训练、装备研制以及航空、航天等各个领域愈发广泛的应用，各类用户均期待仿真系统能够在相关领域的分析、评估、预测或决策中发挥更重要的作用。然而，如何对这些仿真结果进行有效的分析和处理，以提取出有用的信息和知识，一直是人们关注的重点。

2、现有技术目前是常规计算方案，如：

3、·方差分析方法：

4、方差分析是一种比较常用的统计方法，其主要目的是检测因素之间是否存在差异。在仿真实验中，方差分析可以用于检测模型输入和输出之间的差异，并帮助人们确定模型中各个输入因素的对系统行为的影响程度。通过方差分析，可以得到各因素的方差值和显著性水平，并根据数据统计结果选择最优解。

5、·时间序列分析方法：

6、时间序列分析是一种将数据按时间顺序排列进行分析的方法。在仿真实验中，时间序列分析方法可以用于分析系统输出随时间变化的规律性，以及系统输出与某些输入变量之间的关系。通过时间序列分析，可以确定模型响应的周期性和趋势性，预测将来的趋势，并对模型进行优化和改进。

7、·统计建模方法：

8、统计建模方法是一种将统计学理论应用到仿真模型的构建和校准过程中的方法。在实际应用中，统计建模方法可以帮助人们把模型与现实相联系，缩小模型与实际建模之间的距离，提高模型的适应性和预测精度。通过将统计学方法应用到仿真建模中，可以更好地发现仿真模型的潜在规律性和随机性，探讨仿真模型的不确定性和可靠性，进一步完善仿直模型建设和验证流程。

9、但是目前上述现有技术存在如下缺点：

10、首先，方差分析需要基于样本数据来推断总体数据的性质，因此其推断结果受到样本带来的随机误差和偏差的影响。其次，方差分析方法只适用于单因素或几个因素的情况，当因素较多时会变得复杂且计算难度较大。其次，时间序列分析法数据样本的长短、数据质量的可靠性，以及对多变量之间的关系缺乏清晰的模型假设等。最后，统计建模法由于现实系统的复杂性和多样性，统计建模方法构造的模型可能存在缺点和局限性。在建立模型时，需要充分考虑系统的动态性、随机性、非线性和多源性，进行多样化的数据分析和处理。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高仿真过程偏差统计的准确性的一种基于仿真模型和仿真设备测试结果的统计方法及装置。

2、一种基于仿真模型和仿真设备测试结果的统计方法，所述方法包括：

3、获取仿真模型与仿真设备的待评估数据集。

4、待评估数据集根据预设的评估指标进行分类，得到评估结果数据集。

5、构建统计评估模型。

6、将评估结果数据集作为样本训练数据集输入至统计评估模型进行统计计算，得到预期测试结果。

7、根据预期测试结果与实际测试结果训练统计评估模型，得到训练好的统计评估模型，将预期测试结果输入至训练好的统计评估模型中，得到误差统计结果。

8、在其中一个实施例中，还包括：获取仿真模型与仿真设备在仿真环境生成的仿真数据集，仿真数据集经预处理后，得到待评估数据集。仿真数据集包括：仿真数据预测值与仿真数据结果值。

9、在其中一个实施例中，还包括：构建动态分析模型。动态分析模型包括：数据对比分析模块、敏感性分析模块、相关性分析模块、频谱分析模块、拟合分析模块以及图灵测试模块。

10、在其中一个实施例中，还包括：待评估数据集根据预设的评估指标进行评估，得到基础评估数据集，采用动态分析法对基础评估数据集中每一个基础评估数据进行指标评价，得到评估结果数据集。

11、在其中一个实施例中，还包括：采用叶子指标构建统计评估模型。统计评估模型包括：方差分析模块、置信区间分析模块、均值分析模块、中值分析模块以及组合检验模块。

12、在其中一个实施例中，还包括：将评估结果数据集与仿真数据集作为样本训练数据集输入至统计评估模型进行统计计算，得到预期测试结果。

13、一种基于仿真模型和仿真设备测试结果的统计装置，所述装置包括：

14、待评估数据集获取模块，用于获取仿真模型与仿真设备的待评估数据集。

15、评估数据集获取模块，用于待评估数据集根据预设的评估指标进行分类，得到评估结果数据集。

16、统计评估模型构建模块，用于构建统计评估模型。

17、预期测试结果获取模块，用于将评估结果数据集作为样本训练数据集输入至统计评估模型进行统计计算，得到预期测试结果。

18、误差统计结果获取模块，用于根据预期测试结果与实际测试结果训练统计评估模型，得到训练好的统计评估模型，将预期测试结果输入至训练好的统计评估模型中，得到误差统计结果。

19、在其中一个实施例中，评估数据集获取模块，还用于获取仿真模型与仿真设备在仿真环境生成的仿真数据集，仿真数据集经预处理后，得到待评估数据集。仿真数据集包括：仿真数据预测值与仿真数据结果值。

20、一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

21、获取仿真模型与仿真设备的待评估数据集。

22、待评估数据集根据预设的评估指标进行分类，得到评估结果数据集。

23、构建统计评估模型。

24、将评估结果数据集作为样本训练数据集输入至统计评估模型进行统计计算，得到预期测试结果。

25、根据预期测试结果与实际测试结果训练统计评估模型，得到训练好的统计评估模型，将预期测试结果输入至训练好的统计评估模型中，得到误差统计结果。

26、上述基于仿真模型和仿真设备测试结果的统计方法及装置，从仿真模型与仿真设备中获取数据，这些数据将用于评估仿真系统的性能。根据预设的评估指标，对待评估数据集进行分类。这可以包括分为不同的性能指标、场景或特定条件下的数据分类，以确保全面评估系统的性能。将分类后的数据用于构建评估结果数据集，其中记录了各类评估指标的实际结果。基于统计方法构建评估模型，该模型能够从输入的评估结果数据集中学习并推断各项性能指标之间的关系。使用评估结果数据集作为样本训练数据，通过模型训练算法优化模型参数，使其能够更准确地预测不同性能指标的结果。将待评估数据集输入训练好的统计评估模型，得到预期的性能测试结果。将预期测试结果与实际测试结果进行比对，通过比对来调整和优化统计评估模型。将预期测试结果输入至训练好的统计评估模型中，得到模型预测与实际结果之间的误差统计结果。，降低了仿真系统的运算开销，从而实现更有效的系统性能评估，有效提高了对仿真数据的预测值与结果值比对结果统计的准确性。

技术特征：

1.一种基于仿真模型和仿真设备测试结果的统计方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取仿真模型与仿真设备的待评估数据集，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述待评估数据集根据预设的评估指标进行分类，得到评估结果数据集的步骤前，还包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述待评估数据集根据预设的评估指标进行分类，得到评估结果数据集，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，构建统计评估模型，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，将所述评估结果数据集作为样本训练数据集输入至所述统计评估模型进行统计计算，得到预期测试结果，包括：

7.一种基于仿真模型和仿真设备测试结果的统计装置，其特征在于，所述装置包括：

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述评估数据集获取模块，还用于获取仿真模型与仿真设备在仿真环境生成的仿真数据集，所述仿真数据集经预处理后，得到待评估数据集；

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种基于仿真模型和仿真设备测试结果的统计方法及装置。所述方法包括：获取仿真模型与仿真设备的待评估数据集。待评估数据集根据预设的评估指标进行分类，得到评估结果数据集。构建统计评估模型。将评估结果数据集作为样本训练数据集输入至统计评估模型进行统计计算，得到预期测试结果。根据预期测试结果与实际测试结果训练统计评估模型，得到训练好的统计评估模型，将预期测试结果输入至训练好的统计评估模型中，得到误差统计结果。采用本方法能够提高对仿真数据的预测值与结果值比对结果统计的准确性，同时降低仿真系统的运算开销。

技术研发人员：焦鹏,陈平,邱桥春,林鹏,喻宇,黄智昌,尹帮虎,秦龙,段红,海世强
受保护的技术使用者：中国人民解放军国防科技大学
技术研发日：
技术公布日：2024/6/23