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第二十章效應曲面法 Response Surface Method(RSM) 複 因子試驗 最佳組合量 之決定 ( 因子數不能多 ) 如水稻肥料三要素 (N,P,K) 試驗 , 在何種施肥量組合下可得最高稻穀產量 。. RSM 試驗過程 AxB=2x2 複因子試驗加 五個中心點 作為重複 , 以便估算試驗誤差. 原變數 簡化變數 產量 X1 X2 y ------------------------------------ 30 150 -1 -1 42.2 30 160 -1 1 42.5
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第二十章效應曲面法Response Surface Method(RSM)複因子試驗最佳組合量之決定(因子數不能多)如水稻肥料三要素(N,P,K)試驗,在何種施肥量組合下可得最高稻穀產量。
RSM試驗過程AxB=2x2複因子試驗加五個中心點作為重複,以便估算試驗誤差RSM試驗過程AxB=2x2複因子試驗加五個中心點作為重複,以便估算試驗誤差 • 原變數 簡化變數 產量 • X1 X2 y • ------------------------------------ • 30 150 -1 -1 42.2 • 30 160 -1 1 42.5 • 40 150 1 -1 43.0 • 40 160 1 1 44.1 • 35 155 0 0 43.2 • 35 155 0 0 42.6 • 35 155 0 0 42.7 • 35 155 0 0 43.2 • 35 155 0 0 42.8 • ------------------------------------
一階(一次)與二階模式(二次) • 一階模式(一次式模式) • 二階模式(二次式模式)
二階模式效應曲面分析最佳組合點(逗留點)之決定二階模式效應曲面分析最佳組合點(逗留點)之決定
SAS電腦程式:效應曲面分析筆算不易,常以下列程式解得SAS電腦程式:效應曲面分析筆算不易,常以下列程式解得 • Dm’clear output’;dm’clear log’; • Title ‘Response surface analysis’; • Option nodate ls=78 ps=100; • Data rsm; • Input x1 x2 y ; • Cards; • -1 -1 81.6 • -1 1 82.3 • 1 -1 83.1 • 1 1 84.5 • 0 0 84.4 • 0 0 85.6 • 0 0 85.2 • 0 0 84.7 • 0 0 84.8 • 1.414 0 83.3 • -1.414 0 80.7 • 0 1.414 83.1 • 0 -1.414 82.0 • ; • Proc rsreg out=pred; • Model y=x1 x2/lackfit predict; • Ridge max; • Proc print data=pred; • Run;quit;
三個因子最佳組合分析 • Input x1 x2 x3 y;cards; • * x1 x2 x3 y • -1 -1 -1 65 • -1 -1 1 72 • -1 1 -1 76 • -1 1 1 62 • 1 -1 -1 81 • 1 -1 1 70 • 1 1 -1 98 • 1 1 1 76 • -1.682 0 0 100 • 1.682 0 0 81 • 0 -1.682 0 69 • 0 1.682 0 65 • 0 0 -1.682 64 • 0 0 1.682 83 • 0 0 0 110 • 0 0 0 100 • 0 0 0 102 • 0 0 0 99 • 0 0 0 95 • 0 0 0 90