Extending system dynamics modeling using simulation decomposition to improve the urban planning process
Notice bibliographique
Résumé
Urban planning often involves decision-making under highly uncertain circumstances. System dynamics and multi-agent modeling frameworks are commonly employed to model the social phenomena in this type of urban planning. However, because the outputs from these approaches are regularly characterized as a function of time, the majority of studies in this modeling domain lack appropriate sensitivity analysis. Consequently, important insights into model behavior are frequently overlooked. Monte Carlo simulation has been used to incorporate uncertain features in urban planning with the outputs displayed as probability distributions. Recently simulation decomposition (SimDec) has been used to enhance the visualization of the cause-effect relationships of multi-variable combinations of inputs on the corresponding simulated outputs. SimDec maps each output value of a Monte Carlo simulation on to the multivariable groups of inputs or scenarios from which it originated. By visually projecting the subdivided scenarios onto the overall output, SimDec can reveal previously unidentified influences between the various combinations of inputs on to the outputs. SimDec can be generalized to any Monte Carlo method with insignificant computational overhead and is, therefore, extendable to any simulated urban planning analysis. This study demonstrates the efficacy of adapting SimDec for the sensitivity analysis of urban dynamics modeling on a paradigmatic simplified version of Forrester's Urban Dynamics - URBAN1 model. SimDec reveals complexities in model behavior that are not, and can not be, captured by standard sensitivity analysis methods and highlights, in particular, the intricate joint effect of immigration and outmigration on system development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».