An integrated framework of global sensitivity analysis and calibration for spatially explicit agent‐based models
An integrated framework of global sensitivity analysis and calibration for spatially explicit agent‐based models
复制标题
基于空间显式代理模型的全局敏感性分析和校准的集成框架
DOI：
10.1111/tgis.12837
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发表时间：
2021
影响因子：
2.4
通讯作者：
Wang, Shaowen
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kang, Jeon‐Young;Michels, Alexander;Crooks, Andrew;Aldstadt, Jared;Wang, Shaowen
由于建模系统的复杂性、地理区域的异质性、模型输入对输出的不同影响以及计算强度，基于主体的模型（ABM）的校准是一个重大挑战。然而，ABM需要仔细调整，以实现模拟感兴趣的时空现象的理想目标，并且期望良好校准的模型能够实现对现象的更好理解。为了解决上述一些挑战，本文提出了一个全球敏感性分析（GSA）和校准的集成框架，称为GSA-CAL。具体而言，基于方差的GSA被应用于识别对模拟输出和观测值之间的差异影响较小的输入参数。通过在校准过程中丢弃这些影响较小的输入参数，本研究降低了校准的计算强度。由于反弹道导弹的随机性，GSA需要多次模拟运行，因此我们利用先进的网络基础设施提供的高性能计算能力。一个空间上明确的ABM流感传播的案例研究，以证明该框架的实用性。利用GSA，我们能够在模型校准过程中排除影响力较小的参数，并证明在爆发中修改流行模式的本地设置的重要性。
Calibration of agent‐based models (ABMs) is a major challenge due to the complex nature of the systems being modeled, the heterogeneous nature of geographical regions, the varying effects of model inputs on the outputs, and computational intensity. Nevertheless, ABMs need to be carefully tuned to achieve the desirable goal of simulating spatiotemporal phenomena of interest, and a well‐calibrated model is expected to achieve an improved understanding of the phenomena. To address some of the above challenges, this article proposes an integrated framework of global sensitivity analysis (GSA) and calibration, called GSA‐CAL. Specifically, variance‐based GSA is applied to identify input parameters with less influence on differences between simulated outputs and observations. By dropping these less influential input parameters in the calibration process, this research reduces the computational intensity of calibration. Since GSA requires many simulation runs, due to ABMs' stochasticity, we leverage the high‐performance computing power provided by the advanced cyberinfrastructure. A spatially explicit ABM of influenza transmission is used as the case study to demonstrate the utility of the framework. Leveraging GSA, we were able to exclude less influential parameters in the model calibration process and demonstrate the importance of revising local settings for an epidemic pattern in an outbreak.
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