Modellvalidierung

Die Modellvalidierung, auch Modellüberprüfung, ist ein Prozess zum Vergleich eines Modells mit einem System, das abgebildet werden soll. Mit der Modellvalidierung soll die prinzipielle Funktionsweise des Modells überprüft und nachgewiesen werden. Die Validierung ist wichtig für die Aussagekraft der aus einem Modell gewonnenen Erkenntnisse. Sie erfolgt durch gezielte Fragen und den Vergleich mit experimentellen Ergebnissen.

Um verlässliche Modelle zu erstellen, muss man die Verallgemeinerungsfähigkeit des Modells überprüfen. Die Validierung erfolgt daher stets unter Vorgabe von bestimmten Fehlertoleranzen, d. h. Abweichungen des Modells von Messwerten oder Ergebnissen, die akzeptiert werden.

Jedes Modell beschreibt das damit abgebildete System nur in einem gewissen Teilbereich der Realität, beispielsweise Strommarktmodelle das Verhalten des Strommarkts, Verkehrsmodelle Fahrverhalten oder Verkehrsaufkommen und Wirtschaftsmodelle gesamtwirtschaftliche Zusammenhänge.

Die Gültigkeit bzw. Ungültigkeit eines Modells lässt sich durch Verifikation, d. h. einen mathematischen Nachweis der Richtigkeit einer wissenschaftlichen Aussage, bzw. durch Falsifikation, mathematischer Nachweis der Falschheit einer wissenschaftlichen Aussage, überprüfen. Bei der statistischen Verifikation schließt man von der Zufälligkeit der nicht vom Modell abgedeckten Daten auf die Richtigkeit des Modells. Dieses Verfahren wird z. B. bei der Analyse von Fahrprofilen im Straßenverkehr angewandt. Bekannte Validierungsverfahren sind die Kreuzvalidierung und die Addition von Rauschen. Bei der Kreuzvalidierung wird eine bekannte Menge von Datenpunkten aufgeteilt. Die eine Hälfte dient als Trainingsgruppe für das Modell, die andere als Kontrollgruppe. Durch die Addition von Rauschen wird die Sensitivität oder auch Robustheit des Modells überprüft. Hierfür werden zufällige Störungen in das Modell eingebracht. Ein valides Modell sollte robust gegenüber Parameter- oder Strukturänderungen sein.

Typische Fehler bei der Modellbildung sind z. B. das Vergessen relevanter Modellparameter, Anwendungsfehler wie die ungeeignete Anwendung eines Modells auf ein System und das Missachten von Gültigkeitsbereichen des Modells. Desweiteren treten Fehler durch eine zu geringe Überein-stimmen des Modells mit dem abgebildeten System, falsche Annahmen, oder Fehlinterpretation der Ergebnisse auf.

Synonym(e):

Modellüberprüfung

Englische Übersetzung(en):

model validation