Multiobjective Calibration Framework for Pedestrian Simulation Models: A study on the Effect of Movement Base Cases, Metrics, and Density Levels
Notice bibliographique
Résumé
Ideally, a multitude of steps has to be taken before a commercial implementation of a pedestrian model is used in practice. Calibration, the main goal of which is to increase the accuracy of the predictions by determining the set of values for the model parameters that allows for the best replication of reality, has an important role in this process. Yet, up to recently, calibration has received relatively little attention within the field of pedestrian modelling. Most studies focus only on one specific movement base case and/or use a single metric. It is questionable how generally applicable a pedestrian simulation model is that has been calibrated using a limited set of movement base cases and one metric. The objective of this research is twofold, namely, to (1) determine the effect of the choice of movement base cases, metrics, and density levels on the calibration results and (2) to develop a multiple-objective calibration approach to determine the aforementioned effects. In this paper a multiple-objective calibration scheme is presented for pedestrian simulation models, in which multiple normalized metrics (i.e., flow, spatial distribution, effort, and travel time) are combined by means of weighted sum method that accounts for the stochastic nature of the model. Based on the analysis of the calibration results, it can be concluded that (1) it is necessary to use multiple movement base cases when calibrating a model to capture all relevant behaviours, (2) the level of density influences the calibration results, and (3) the choice of metric or combinations of metrics influence the results severely.
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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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».