仿真分析师面临的实际问题之一是验证模型。仅当模型是实际系统的精确表示时，仿真模型才有效，否则它是无效的。

验证和验证是任何模拟项目中验证模型的两个步骤。

• 验证是比较两个结果的过程。在此过程中，我们需要将概念模型的表示与实际系统进行比较。如果比较为真，则它是有效的，否则为无效。

• 验证是比较两个或多个结果以确保其准确性的过程。在此过程中，我们必须将模型的实现及其相关数据与开发人员的概念描述和规范进行比较。

验证与确认技术

有多种技术可用于执行仿真模型的验证和确认。以下是一些常用技术-

执行仿真模型验证的技术

以下是执行仿真模型验证的方法-

• 通过使用编程技巧来编写和调试子程序中的程序。

• 通过使用“结构化演练”策略，其中有多个人可以阅读该程序。

• 通过跟踪中间结果并将其与观察到的结果进行比较。

• 通过使用各种输入组合检查仿真模型输出。

• 通过将最终模拟结果与分析结果进行比较。

执行仿真模型验证的技术

步骤1-设计具有高有效性的模型。这可以使用以下步骤实现-

• 设计时必须与系统专家讨论该模型。
• 在整个过程中，模型必须与客户端交互。
• 输出必须由系统专家监督。

步骤2-在假设数据下测试模型。这可以通过将假设数据应用于模型并进行定量测试来实现。当输入数据发生重大变化时，也可以执行敏感分析以观察结果变化的影响。

步骤3-确定模拟模型的代表性输出。这可以使用以下步骤实现-

• 确定模拟输出与实际系统输出的接近程度。

• 可以使用图灵测试进行比较。它以系统格式显示数据，只能由专家解释。

• 可以使用统计方法将模型输出与实际系统输出进行比较。

模型数据与真实数据的比较

在模型开发之后，我们必须将其输出数据与实际系统数据进行比较。以下是执行此比较的两种方法。

验证现有系统

在这种方法中，我们使用模型的真实输入来将其输出与真实系统的真实输入进行比较。验证过程很简单，但是在执行过程中可能会遇到一些困难，例如是否将输出与平均长度，等待时间，空闲时间等进行比较。可以使用统计检验和假设检验进行比较。一些统计检验是卡方检验，Kolmogorov-Smirnov检验，Cramer-von Mises检验和Moments检验。

验证首次模型

考虑到我们必须描述一个提议的系统，该系统目前不存在，过去也不存在。因此，没有历史数据可用来比较其性能。因此，我们必须使用基于假设的假设系统。遵循有用的指针将有助于使其高效。

• 子系统有效性-模型本身可能没有任何可与之进行比较的现有系统，但是它可能包含一个已知的子系统。每个有效性都可以分别进行测试。

• 内部有效性-具有高内部方差的模型将被拒绝，因为具有高方差的随机系统由于其内部过程将隐藏由于输入变化而导致的输出变化。

• 灵敏度分析-它提供有关系统中敏感参数的信息，我们需要对其进行更多关注。

• 人脸有效性-当模型执行相反的逻辑时，即使其行为类似于真实系统，也应将其拒绝。