Demographic Microsimulation Model for Integrated Land Use, Transportation, and Environment Model System
Notice bibliographique
Résumé
The Integrated Land Use, Transportation, Environment (ILUTE) model system is an agent-based microsimulation model that dynamically evolves the urban spatial form, economic structure, demographics and travel behavior over time for the Greater Toronto-Hamilton Area (GTHA). This paper presents the ILUTE Demographic Updating Module (I-DUM), which updates the residential population demographics throughout the simulation. Given a synthetic base population, I-DUM updates the attributes of the agents at each time step. New agents are introduced through birth and in-migration, while agents exit through death and out-migration events. Unions between agents are formed through a marriage market, while a divorce model dissolves existing ones. Transitions to new households are also triggered by a move-out model. In addition to its comprehensive scope, I-DUM is a closed demographic model where social networks are built and maintained throughout the simulation. Maintaining social connections brings some advantages for modeling travel behavior and location choice. I-DUM is being tested against a twenty-year (1986-2006) period using a 100% synthetic GTHA population (4.1 million persons, 1.1 million families, 1.4 million households). The results are compared against historical observations across multiple dimensions. In general, I-DUM exhibits a strong performance, and the authors have confidence that it can maintain the validity of inputs to the other behavioral models in ILUTE. I-DUM's implementation has also been parallelized which brings significant performance improvements. Starting with over 6.5 million agents (which grows past 10 million), the simulation takes just under 10 minutes to complete a twenty-year run.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».