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 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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».