（概念模型<——>计算机模型）仿真模型的验证是仿真模型与仿真程序在逻辑结构和数据参数之间的比较过程。通过验证过程使仿真程序与仿真模型保持一致，并能准确地反映模型中各部分之间的逻辑关系、各参数之间的数量关系以及对模型所作的简化和假设等，从而使人们确信，在计算机上运行该仿真程序能够复现仿真模型内在的逻辑和数量关系，进而展示实际系统的基本性能。

模型验证方法

仿真模型的验证可通过以下途径排除仿真程序中存在的问题

(1)用子程序编写和调试仿真程序

(2)在仿真程序的运行中检查输出的合理性

(3)仿真程序运行时的跟踪检查

除上述方法以外，在验证仿真模型时，还可以采用验证一般模型常用的方法。如在简化假设下运行模型;利用图像终端显示仿真输出的动态变化，以观察其规律;以及由未参加编程工作的人员来审查仿真程序等等

模型确认(Validation): 确定仿真模型是否是所研究的现实系统的准确描述

（实际系统<——>概念模型）仿真模型的确认是检验所构造的模型能否真正代表一个实际系统的基本性能。仿真模型的确认过程是对模型和实际系统作反复比较的过程，并且利用两者的比较差别来改进和修改模型，使之逐步向实际系统逼近，直到仿真模型被确认为实际系统的真正代表为止。

模型确认方法

模型确认除了相关的系统建模理论之外，还需要许多领域知识。模型确认的难易程度取决于以下两个因素:

(1) 所分析的对象系统的复杂程度。

(2)是否有现存的实际系统供观察和研究

Naylor和Finger提出的仿真模型确认的“三步法”

(1) 模型的专家评估确认

从直观考察模型的有效性
应结合用户需求或建模目标，并通过实验分析模型灵敏度等指标
模型确认的每一个步骤是使模型具有较好的外观合理性。特别是模型的用户和其他了解所模拟实际系统的人员应当承认模型的直观合理性
在建模和模型执行阶段，最好有用户代表参加，充分吸收他们的意见，使模型的结构、数据和简化假设具有较好的实用性

(2)检验模型的假设

模型假设分为两类:

结构假设：包括对实际系统的简化和抽象，或者说系统最低限度的运行条件。如银行系统中顾客的队列和服务设施构成基本结构，但队列方式和设施数等应在实际观察的基础上确认。
数据假设：包括对所有输入数据的数值和概率分布所作的规定，应与实际系统的运行条件基本符合。数据假设在收集实际系统可靠的运行参数的基础下，进行必要的统计分析之后加以确定。

(3)模型的输出数据与实际数据的比较

将仿真模型的输出数据与所研究的现实系统的实际数据作比较，可能是模型确认最决定性的步骤。如果仿真输出数据与实际数据吻合得很好，我们有理由相信构造的模型是有效的。虽然这种比较并不能确保模型完全正确无误，但我们认为进行比较将使模型有更大的可信度。

最决定性的步骤。对模型的确认，最终表现在模型能否预计系统的基本性能，当模型和实际系统都以同样的输入参数或输入策略运行时，应具有相同的输出响应。如果某些输入变量作一定范围内的变动时，模型应能估计出实际系统在同一情况下的输出变化，由此可以确认模型和实际系统具有相同的内部结构，或者说具有相同的输入/输出变换性能
模型的校准过程(Calibration Procedure,用一组数据辨识后用另一组数据测试)
图灵试验(Turing Test) :将仿真结果和实际系统的运行数据不加标志地送给深刻了解该系统的专家进行鉴别，若专家能区分二者，则其经验就是修改模型的依据。

比较仿真输出数据与实际观察数据的统计方法

用拟合输入数据的理论分布进行模型确认：利用人为产生的输入数据，尽量使模型中所产生的事件模式与实际系统产生的事件模式相一致，并通过统计比较判断模型与系统的一致性
利用历史数据作仿真确认：利用实际系统的历史统计数据作为模型的输入参数，并驱动模型，再统计比较仿真结果与实际输出

系统仿真中的验证(Verification)与确认(Validation)

终态仿真和稳态仿真

模型的可信度

验证(Verification)与确认(Validation)

模型验证与确认的目的

模型验证(Verification):检验模型是否正确地实现，即验证计算机仿真程序的正确性

模型验证方法

模型确认(Validation): 确定仿真模型是否是所研究的现实系统的准确描述

模型确认方法

Naylor和Finger提出的仿真模型确认的“三步法”

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