預測化學過程中的製程條件/趨勢嘿，
我想根據同一製程批次在體積或反應器規模變化時的歷史數據，預測系統控制 pH 值所需的 CO2 曝氣量。
我有一個化學製程，其中pH值透過二氧化碳吹掃來控制，系統會自動控制二氧化碳吹掃量以維持pH值在設定值。我有不同批次的製程數據，包括多個參數以及二氧化碳吹掃量，涵蓋不同的規模和重複實驗。每個批次都以時間（天）和比容變化來描述。
我希望開發一個預測模型（基於先前批次的實驗數據），以便預測在設計未來批次時，調整體積和其他參數時系統可能需要的二氧化碳吹掃量。
我不認為這是最佳化，因為新批次的製程參數（例如體積）已經選定，我需要知道在新設定下，為了維持相同的pH設定值，需要多少二氧化碳通量。新批次的運作規模與一些現有的歷史資料相同，只是體積變化等細節有所不同。此外，還有其他規模的數據可供參考。
我嘗試使用 FitModel 平台來取得預測方程，但我不確定我建立的模型是否正確，也不知道如何驗證它。最後，我嘗試在網上搜尋教程，但沒有找到任何與我的情況類似的範例。我使用的是 JMP 18。
先感謝您 ：）
基礎資料分析與建模預測建模和機器學習回覆：預測化學過程中的製程條件/趨勢
我嘗試使用 Fit Model 平台來獲得預測方程，但我不太確定我建立的模型是否正確，也不知道如何驗證它。
要判斷你的模型是否“正確”，最簡單的答案就是看它預測效果如何，也就是進行驗證，這樣你就能走對方向。一個簡單的驗證方法是，在模型中選擇幾個沒有資料的地方，然後在這些設定下運行你的模型，並檢查模型預測與實際情況的吻合程度。
這裡有一個20分鐘的視頻，更詳細地講解了以下內容：（ 精通JMP）模型的指定和擬合
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