Modele hybride

Inscrivez-vous à notre webinaire ou enregistrement en direct: le modèle de vente hybride Amazon le 18 octobre @ 11h PT malheureusement, le Pseudo-temps n`est pas une transformation exacte. En conséquence, l`évolution des propriétés du gaz n`est comptabilisée que dans une certaine mesure. Par conséquent, dans les cas où la pression varie sensiblement d`un réservoir à l`autre (p. ex., paie avec une faible perméabilité), les prévisions à long terme pour les modèles analytiques de gaz peuvent être inexactes. Il n`existe aucun moyen connu pour tenir pleinement compte de la modification des propriétés des fluides lors de l`utilisation de modèles analytiques. est la transconductance, évaluée dans le modèle de Shichman-Hodges en termes de courant de drain Q-point, I D {displaystyle scriptstyle I_ {text{D}}}: [5] par conséquent, le modèle hybride Pseudo-pression et la Pseudo-pression traditionnelle sont différents par une constante Facteur. La première approche de modélisation est axée sur les données, la deuxième approche est fondamentale. La combinaison des deux est généralement appelée modélisation hybride, plus spécifiquement hybride modélisation semi-paramétrique. Un moyen simple est de noter graduellement les changements de goût lorsque vous variez la quantité d`ingrédients, ajustez le temps de fermentation ou modifiez la température de fermentation (figure 1a, ci-dessous). Vous pouvez même le faire plus systématiquement en appliquant une conception statistique des expériences, en veillant à capturer tous les facteurs d`influence possibles (figure 1b). La prochaine étape serait probablement de quantifier le goût plus objectivement, en utilisant un dispositif analytique plutôt que de dégustation et de notation de la bière vous-même.

Une fois que vous êtes à ce niveau, c.-à-d., vous avez déjà beaucoup de données, vous pourriez aussi bien décider d`utiliser un outil de modélisation piloté par les données, qui relie les différents facteurs d`influence (tels que les ingrédients, temps de fermentation ou de la température) au goût analytique quantifiée de la bière ( Figure 1c). Plus d`entreprises aujourd`hui utilisent à la fois Vendor central et seller central pour tirer parti des avantages des deux plateformes sur le Marketplace d`Amazon, connu sous le nom de modèle hybride. Comment pouvons-nous obtenir Amazon pour acheter de nouveaux produits? Comment contrôlons-nous les prix? Il peut être difficile de relever ces défis du côté du fournisseur. C`est pourquoi nous travaillons avec certains de nos clients à la transition vers le côté 3P, ou le modèle hybride. Les défis sont différents, mais il y a des mesures que vous pouvez prendre pour améliorer votre efficacité sur le côté de vendeur et de fournisseur d`Amazon. Une stratégie hybride efficace nécessite des stratégies efficaces des deux côtés: Vendor et seller central. Cette méthode vous permet d`intégrer toutes les connaissances disponibles dans une seule approche, tout en réduisant l`effort et en conservant la précision. Dans le cas ci-dessus, par exemple, vous pouvez dériver les soldes de matériaux, mais au lieu d`essayer de dériver une expression pour les taux cinétiques, un modèle piloté par les données serait utilisé pour leur représentation (figure 1e). Ainsi, il est plus facile de dériver ce modèle par rapport à un modèle fondamental. En outre, moins d`expériences sont généralement nécessaires pour dériver le modèle piloté par les données qui fait partie du modèle hybride, par rapport à un modèle autonome piloté par les données. La raison en est que la connaissance fondamentale incorporée structure les interactions des variables, alors qu`elles doivent être testées expérimentalement pour des modèles strictement pilotés par les données.

Par exemple, l`impact du temps de fermentation est implicitement capturé dans le modèle hybride, alors que l`impact du modèle autonome axé sur les données devrait être testé expérimentalement. En général, les modèles hybrides offrent un ratio avantage/coût plus élevé pour la résolution de modèles complexes, par rapport aux modèles qui se basent uniquement sur une seule source de connaissances.