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J-GLOBAL ID：202202277827278303   整理番号：22A0791809

空間的に明示的なエージェントベースモデルのためのグローバル感度解析とキャリブレーションの統合フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

An integrated framework of global sensitivity analysis and calibration for spatially explicit agent-based models

著者 (8件)： Kang Jeon-Young (Department of Geography Education, Kongju National University, Gongju-si, South Korea) ,  Michels Alexander (CyberGIS Center for Advanced Digital and Spatial Studies, University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana, Illinois, USA) ,  Michels Alexander (Illinois Informatics Institute, University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana, Illinois, USA) ,  Crooks Andrew (Department of Geography, University at Buffalo, The State University of New York, Buffalo, New York, USA) ,  Aldstadt Jared (Department of Geography, University at Buffalo, The State University of New York, Buffalo, New York, USA) ,  Wang Shaowen (CyberGIS Center for Advanced Digital and Spatial Studies, University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana, Illinois, USA) ,  Wang Shaowen (Illinois Informatics Institute, University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana, Illinois, USA) ,  Wang Shaowen (Department of Geography and Geographic Information Science, University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana, Illinois, USA)
資料名： Transactions in Gis  (Transactions in Gis)
巻： 26  号： 1  ページ： 100-128  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2757A  ISSN： 1361-1682  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： エージェントベースモデル(ABMs)の較正は,モデル化されるシステムの複雑な性質,地理的領域の不均一な性質,出力に対するモデル入力の変化する影響,および計算強度により大きな課題である。それにもかかわらず,ABMは,関心の時空間現象をシミュレートする望ましい目標を達成するために注意深く調整する必要がある,そして,よく較正されたモデルは,現象の改善された理解を達成することが期待される。上記の課題のいくつかに取り組むために,本論文では,GSA-CALと呼ばれるグローバル感度解析(GSA)とキャリブレーションの統合フレームワークを提案した。特に,分散ベースのGSAを適用して,シミュレートした出力と観測の間の差異に及ぼす影響が少ない入力パラメータを同定した。キャリブレーションプロセスにおけるこれらの影響の少ない入力パラメータの低下により,本研究は較正の計算強度を低減する。GSAは多くのシミュレーション実行を必要とするので,ABMの確率的性のために,先進サイバー構造によって提供される高性能コンピューティング電力を利用する。インフルエンザ伝染の空間的に明確なABMをケーススタディとして用いて,このフレームワークの有用性を実証した。GSAの悪化は,モデル較正プロセスにおいて影響の少ないパラメータを排除することができ,流行における流行パターンに対する局所設定の改訂の重要性を示した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 電力 ,  *感度解析 ,  地理学 ,  モデリング ,  インフルエンザ ,  時空 ,  *モデル ,  事例研究 ,  性質 ,  *エージェントモデル
準シソーラス用語： 高性能コンピューティング ,  *統合フレームワーク ,  モデル較正 ,  入力パラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： オペレーションズリサーチ一般  (KA03010Q) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (5件)： エージェントベースモデル ,  グローバル ,  感度解析 ,  キャリブレーション ,  統合フレームワーク