Abstract:

In dieser vorliegenden Arbeit handelt es sich um die Evaluierung des bestehenden Ansatzes und den Vergleich zweier Methodiken der Parameteranpassung. Die erste Methodik involviert metaheuristische Gradientenverfahren (Partikelschwarmoptimierung und Trust-Region-Verfahren), die die bestehende Problemstellung als Optimierungsproblem betrachtet. Die zweite Methodik beruht auf Stichprobenbasierte Ansätze: eine Look-up Ansatz, der die Minimierung einer komplexen Zielfunktion bei der Anpassungsaufgabe zum Ziel gesetzt hat und ein regressionsbasierter Ansatz bzw. die Metamodellierung in ihren beiden Richtungen (klassische und inverse Metamodellierung), die auf der einen Seite die Sensitivität des CRN-Modells gegenüber den Parametern und auf der der anderen die Schätzfähigkeit dieser Parameter zwecks ihrer Untersuchung auf Identifizierbarkeit überprüft.Bei der Anpassung der IKr und IKs synthetischen Messkurven ist die Look-up Funktion in der neuen statistischen Methodik dem Problem der lokalen Minima entkommen. Folglich lassen sich die daraus geschätzten Werte der gemäß der Metamodellierung identifizierbaren Parameter für plausibel erklären. Der Ansatz der Metamodellierung war im Allgemeinen fähig, die meisten Parameter, die für den CRN-Modell-Verhältnis im Bezug auf die Ströme IKr und IKs für wichtig gehalten wurden, zu identifizieren.Eine genaue Untersuchung der hierarchischen Metamodellierung (Untersuchung der einzelnen Cluster) kann wichtige Informationen über die Paramater, die im Rahmen der globalen Metamodellierung nicht identifiziert geworden sind, verraten (Tøndel et al. [36]). Eine Anwendung anderer Spannungsprotokolle für die Identifizierbarkeit dieser Parameter ist auch empfehlenswert.Eine Vorstellung von dem optimalen Algorithmus ist eine logische Schlussfolgerung aus der Durcharbeitung beider Algorithmen. Die Idee besteht darin, beide Algorithmen zu kombinieren: die statistische Pipeline wird verwendet, um die Identifizierbarkeit der Modellparameter zu untersuchen und der Optimierungsbasierte Algorithmus wird angewendet um eine genaue Schätzung der Parameter zu liefern, denn er war bei der Anpassung der Stromkurven (der realen und der synthetischen Stromkurven) robuster und zuverlässiger.