Hydrologic model Calibration using Fuzzy TSK surrogate model
Notice bibliographique
Résumé
In order to find the best parameter set of a hydrologic model, error minimization is often used. In this case, optimization is performed using fuzzy TSK surrogate model, a fuzzy Tagaki Sugeno Kang based method chosen for its efficiency and robustness. Parameter space exploration is performed using the surrogate model, thus avoiding the use of the computationally expensive full model. The dimensionality of the problem is not very high (requires the calibration of 15-150 parameters), however the computational cost for the evaluation of the cost function is significant. In order to evaluate the cost function for a single set of parameters, 2hrs (for watersheds smaller than 100 km/sup 2/) to 24 hrs (for watersheds larger than 100,000 km/sup 2/) of computer time is required. To avoid this cost, the surrogate model is constructed to approximate the actual model, which maps the known data points. Since the surrogate model is inexpensive to evaluate, we can explore the model space and find the optimum value cheaply. In each iteration, the surrogate model is used to predict the minimizer of the actual model, then the actual model is evaluated at the predicted minimizer and the surrogate is updated to include the new data. This process continues until sufficient cost function (error) reduction is achieved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».