Parameter Estimation Strategies for Large-Scale Urban Models
Notice bibliographique
Résumé
Large-scale urban models often are subdivided into simpler submodels. The parameters of these models can be estimated using approaches that differ in regard to whether the full modeling system is run during an estimation procedure or whether that overall estimation is performed simultaneously with the estimation of the individual submodels. There are also ways in which extra data or extra models can be used to further inform parameter values. Five different techniques are presented (“limited view,” “piecewise” “simultaneous,” “sequential,” and “Bayesian sequential”), and the statistical theory necessary to justify each technique concurrently is described. The practical advantages and disadvantages are discussed, and each technique is illustrated using a simple nested logit model example. The concepts then are further illustrated by describing the sequential parameter estimation process for a land use/transport interaction model of the Sacramento, California, region. The ideas and examples should help modelers place more of an emphasis on overall calibration, allow them to follow a more rigorous approach in establishing the parameters of large-scale urban models, and help them understand the theory and assumptions that they are implicitly adopting. Two techniques in particular are noted as worthy of future research in large-scale urban modeling: ( a) establishing the likelihood function based directly on the structural equations of the model, eliminating or reducing the need to “solve” for the model outputs during parameter estimation; and ( b) using Bayesian techniques to adjust parameters in an overall estimation without discarding what is already known about those parameters.
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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 | 0,006 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».