Die Verwendung verschiedener RBFs könnte die Genauigkeit der Schätzung in unterschiedlichen Szenarien auf verschiedene Weisen beeinflussen. Jede Art von RBF hat ihre eigenen Eigenschaften und kann daher in verschiedenen Situationen unterschiedlich gut funktionieren.
Zum Beispiel könnte die Verwendung von Gauss'schen RBFs dazu führen, dass die Schätzungen glatter und gleichmäßiger sind, was in Szenarien mit kontinuierlichen oder langsam variierenden Parametern vorteilhaft sein könnte. Auf der anderen Seite könnten Multiquadric RBFs besser geeignet sein, um schnelle Änderungen oder diskontinuierliche Merkmale zu erfassen, da sie eine steilere Form haben und schneller auf lokale Variationen reagieren.
In komplexen industriellen Systemen mit verschiedenen Arten von Daten und Parametern könnte die Kombination verschiedener RBFs in einem hybriden Ansatz die Genauigkeit der Schätzungen verbessern. Durch die Anpassung der RBFs an die spezifischen Merkmale des Systems und der Daten könnten präzisere und zuverlässigere Schätzungen erzielt werden. Es ist wichtig, die Auswahl der RBFs sorgfältig zu treffen und ihre Leistung in verschiedenen Szenarien zu evaluieren, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen.