intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Bài giảng Mô hình hóa môi trường - Chương 4

Chia sẻ: Nguyễn Nhi | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:7

Thêm vào BST
Báo xấu
104
lượt xem 12
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Tài liệu tham khảo bài giảng môn học mô hình hóa môi trường - Chương 4 thể hiện mô hình

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Mô hình hóa môi trường - Chương 4

  1. Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- Ch ng 4. TH HI N MÔ HÌNH 4.1 Ki m nghi m và nh tr mô hình ánh giá và hi u rõ h n giá tr ý ngh a c a m t mô hình qua cách th hi n, thông tin v nghi th c th c hi n mô hình hóa là m t òi h i c n thi t gi a ng i s d ng mô hình và ng i phát tri n mô hình. Vi c th hi n mô hình r t quan tr ng trong vi c thuy t ph c ng i ra quy t nh có thêm nh ng cân nh c trên c s khoa h c, qua nh ng gì mà mô hình có th ch ng minh b ng k t qu , b ng nh tr các mã mô hình, các hi u ch nh, ki m nghi m và báo cáo ánh giá thông qua lý lu n và th c ti n. Theo nh ngh a ã trình bày ph n 2.2.5, ki m nghi m (verification) mô hình là b c ti p sau công vi c hi u ch nh mô hình nh m ki m tra các thông s mô hình a ra có phù h p v i các di n bi n c a th c t hay không. Ngoài ra, vi c ki m nghi m mô hình nh m ki m tra chính xác gi a các d li u ã bi t v i m t s tiêu chu n th ng kê. Vi c ki m nghi m c ng là m t ph ng cách xem xét l i các s li u quan tr c th c t . M t cách khác, có th nói ki m nghi m mô hình là công vi c o c tính th hi n c a mô hình, nó là công c d n n vi c minh xác (confirmation), ch ng nh n (certificate) và ki m nh (accreditation) nh là m t b ng ch ng v ch t l ng mô hình. 4.2 Nghiên c u ki m nghi m 4.2.1 M c tiêu Theo nh ngh a m c 2.2.5, sau khi hi u ch nh, mô hình c n c ki m nghi m nh m ki m tra các thông s mô hình a ra có phù h p v i các di n bi n c a th c t hay không. Nói m t cách chi ti t, vi c ki m nghi m g m các tr l i các hàm ý sau: Các bi u hi n u ra c a mô hình mô ph ng có phù h p v i các bi u hi n u ra c a h th ng th c t ã c quan tr c. Các thông tin u ra c a mô hình (l u ý là u ra c a mô hình mô ph ng không ph i là thành l p s li u mà là thông tin) có chính xác nh mong mu n mô hình. Trong quá trình xác nh các thông s , n u có sai bi t ý ngh a gi a s li u c a s ki n quan tr c và giá tr mô ph ng, thì c n xác l p m c tin c y c a mô hình. Vi c ki m nghi m ph i mang tính khách quan: mô hình c n ph i b t bu c qua các th nghi m th ng kê chính th ng và nghiêm ng t theo các m c phù h p nh tr c theo t m quy mô th c hi n. Khi làm ki m nghi m u ra c a mô hình, gi thi t r ng mô hình là có c s v ng ch c bao g m các h p lý trong thi t k mô hình, các ph ng trình ch o và mã hóa ch ng trình máy tính. Trong b t k s ki m nghi m nào, có th m t s thông s luôn luôn t yêu c u các i u ki n th nghi m mô hình trong khi m t s thông s khác không th liên kt c v i m t s s ki n ã x y ra. ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 32 TS. Lê Anh Tu n
  2. Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- 4.2.2 Hàm m c tiêu Tr c khi làm ki m nghi m mô hình, c n thi t ph i nh l ng các i u ki n ki m nghi m. Vi c này th hi n qua khái ni m hàm m c tiêu (objective function - OF). Hàm m c tiêu là m t tr s c a ti n trình th ng kê c thù th hi n m c t ng ng, g n (degree of closeness), gi a giá tr th c o và giá tr mô ph ng. ho c còn g i là Có nhi u ki u xác nh hàm m c tiêu OF tùy theo m c ích c thù và t ng quan trong các mô hình ng d ng. Hàm m c tiêu th ng theo xu h ng ti n n tr 0 (khi hàm m c tiêu là t i thi u hóa, OF 0) ho c ti n n tr n v , OF 1 (khi hàm m c tiêu là t i a hóa). 4.2.3 Các tr s th ng kê dùng cho ki m nghi m Khi ki m nghi m các tr s th ng kê th ng c áp d ng so sánh phù h p gi a tr mô ph ng và tr quan tr c cho c chu i th i gian và cho t ng s ki n riêng r r i r c k t phù h p (goodness-of-fit qu u ra. Vi c này có th ánh giá qua th ng kê m c statistics) t k t qu mô hình và th c t . S ng bi n v chu i th i gian trên c s phép áp 1:1. Ngh a là giá tr mô ph ng có "g n" v i tr trung bình c a s li u o th c t không. Ngoài ra các tr th ng kê khác c n c xem xét, g m: Tr trung bình (mean) i). n 1 X xi (4-1) n i1 trong ó: X - tr trung bình c a các tr quan tr c; xi - tr quan tr c c th i i m t h i ; n - s th i i m quan tr c (ho c t ng s tr quan tr c) Hàm m c tiêu liên quan n tr trung bình th hi n m c ph n tr m (%) gi a tr trung bình s quan tr c và s mô ph ng. N u mô hình là t t thì hàm m c tiêu tr trung bình ph i t i thi u hóa (ti n n tr 0): ( x - y) 100. 0 (4-2) X ng sai (variance) Vx ii). Ph 1n 2 Vx xi X (4-3) n -1 i 1 Mô hình c xem là t t khi hàm m c tiêu c a ph ng sai là t i thi u hóa: (Vx2 Vy2 ) 100. 0 (4-4) Vx2 ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 33 TS. Lê Anh Tu n
  3. Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- l ch chu n (standard deviation) Sx iii). (4-5) Sx Vx Mô hình c xem là t t khi hàm m c tiêu c a l ch chu n là t i thi u hóa: (Sx S y ) 100. 0 (4-6) Sx ng (variance deviation) CVx iv). H s bi n Sx CVx (4-7) X Mô hình c xem là t t khi hàm m c tiêu c a h s bi n ng là t i thi u hóa: (CVx CVy ) 100. 0 (4-8) CVx H s thiên l ch (skewness) CSx v). n n X) 3 CS x (x i (4-9) S x (n - 1)(n - 2) i1 Mô hình c xem là t t khi hàm m c tiêu c a h s thiên l ch là t i thi u hóa: (CS x CS y ) 100. 0 (4-10) CS x vi). Sai s th ng kê + Sai s chu n c a tr trung bình (standard error of the mean) các tr quan tr c Sx SE x (4-11) n + Sai s tiêu chu n trung bình (root mean square error - RMSE) c a tr quan tr c xi và tr mô ph ng yi n yi )2 (x i i1 RMSE (4-12) n Tr RMSE càng g n 0 thì m c phù h p gi a th c t và mô hình càng cao. H s t ng quan (correlation coeffient) cho quan h tuy n tính vii). Tr ng h p k t qu mô hình cho quan h tuy n tính gi a 2 bi n s x và y nh hình 4.1. Trong ó x là bi n s c l p (tr quan tr c) và y là bi n s ph thu c (tr mô ph ng). Ph ng pháp v ng quan h theo bình ph ng c c ti u xác nh h i quy tuy n tính th ng c áp d ng. ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 34 TS. Lê Anh Tu n
  4. Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- Khi ó quan h gi a 2 dãy s li u theo ph ng trình ng th ng y = ax +b, trong ó a là h ng s n n và b là d cc a ng th ng. 40 35 Tr mô ph ng (yi ) 30 25 20 15 10 5 0 0 5 10 15 20 25 30 Tr quan tr c (x i ) Hình 4.1: M t ví d v ng t ng quan tuy n tính gi a tr quan tr c và tr mô ph ng Hst ng quan R gi a tr quan tr c và tr mô ph ng các nh theo: n xi X yi Y i1 (4-13) R n n 2 2 (x i X) . (yi Y) i1 i1 trong ó: X và Y - tr trung bình c a các tr quan tr c và các tr mô ph ng; xi và yi - tr quan tr c và tr mô ph ng c th i i m t h i ; n - s th i i m quan tr c (ho c t ng s tr quan tr c) H s t ng quan R càng g n ti n n ± 1 thì m c ng t ng quan càng l n. Khi R > 0 thì t ng quan là ng bi n và khi R < 0 thì t ng quan là ngh ch bi n. R càng ti n v 0 thì t ng quan càng kém. Hàm m c tiêu c a h s t ng quan là t i a hóa, R 1 d c b (slope) cho ng bình ph ng c c ti u (least-square line) th hi n s viii). quan h gi a s thay i xu th mô ph ng và s thay i xu th quan tr c: n n n n x i yi xi. yi i1 i1 i1 (4-14) b 2 n n x i2 n xi i1 i1 Hàm m c tiêu c a d c b là t i a hóa n tr n v , ngh a là b càng ti n n 1 thì kh n ng "phù h p" c a các tr s càng cao. ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 35 TS. Lê Anh Tu n
  5. Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- H ng s n n (base constant) hay ch n y (y-intercept) ix). n n yi b xi i1 i1 a (4-15) n N u quan h là ng bi n thì y = ax + b. Hàm m c tiêu c a a 0. T ng các th ng kê bình ph ng (sums of squares statistics) x). + Toàn t ng các bình ph ng (total sum of squares - SST) là m t s o s phân tán c a các giá tr mô ph ng so v i tr trung bình. STT c xác nh nh sau: n Y) 2 SST (y i (4-16) i1 + T ng các bình ph ng gi i ngh a (explained sum of squares - SSR) là t ng sai l ch các giá tr mô ph ng (l y t ng quan h tuy n tính gi a các chu n th c o và chu i mô hình) v i tr trung bình mô ph ng: n Y) 2 ˆ SSR (y i (4-17) i1 ˆ Tr y i là giá tr xác nh trên ng th ng quan h tuy n tính gi a các s o th c t và các s mô ph ng, nh hình 4.2: y yn yi yi ˆ (yi yi ) y2 y = ax + b ˆ y1 ˆ yi ˆ yi ˆ y2 y1 xi x ˆ Hình 4.2 Giá tr y i trên ng quan h tuy n tính gi a s th c o và s mô ph ng + T ng các bình ph ng phi gi i ngh a (unexplained sum of squares - SSE) là ˆ t ng bình ph ng các kho ng l ch c c ti u ( y i y i ) , nh minh h a trên hình 4.2. n yi )2 ˆ SSE (y i (4-18) i1 +T ng quan c a 3 tr t ng bình ph ng trên là: SST = SSR + SSE (4-19) Th c ch t, sai l ch này là sai s làm tròn, do v y d u b ng (=) nên thay là d u x p x ( ) SST SSR + SSE (4-20) ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 36 TS. Lê Anh Tu n
  6. Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- nh tr (coefficient of determination) dùng xi). Hs om c ph i h p gi a các tr mô ph ng và các tr l y t ng quan h mô ph ng: n n Y) 2 yi )2 ˆ (yi (yi SST - SSE SSR r2 i1 i1 (4-21) n SST SST 2 (yi Y) i1 Giá tr r2 luôn luôn nh h n 1 nh ng không th là giá tr nh h n 0. Tr r2 càng cao càng nh tr là t i a hóa tr r2. ch ng t m c ph i h p càng t t. Hàm m c tiêu c a h s H s h u hi u (coefficient of efficiency) là s xii). om c ph i h p gi a các giá tr quan tr c và tr mô ph ng. n n Y) 2 xi )2 (yi (yi i1 i1 E (4-22) n 2 (yi Y) i1 Giá tr E có th d i s 0 nh ng không th l n h n 1. Hàm m c tiêu c a h s h u d ng là t i a hóa tr E ti n n tr r2. ng thu n (coeffient of agreement - IA) th hi n s hài lòng v m c xiii). Hs tiên oán sai s c a mô hình t ph ng trình h i quy: n yi )2 ˆ (y i i1 IA 1 - (4-23) n 2 ˆ yi Y yi Y i1 Giá tr IA càng g n n 1 thì s ng thu n cao, càng g n n 0 thì s b t ng thu n l n. Hàm m c tiêu cho h s ng thu n là t i a hóa IA 1. 4.3 V n ki m nghi m mô hình 4.3.1 Các v n th ng g p Trong ki m nghi m mô hình, lý t ng nh t là s li u quan tr c có y s ki m soát ch t l ng, chi ti t và dài theo th i gian. Th c t là chu i s li u không dài, c n ph i có các ph ng pháp m i kéo dài chu i s li u t th c t ngoài hi n tr ng ho c l y thêm t các l u v c t ng t , tình hu ng môi tr ng x p x . C n thi t ph i ánh giá các nh h ng do s không ch c ch n c a các thông s nh p vào mô hình khi xem xét s th hi n mô hình. Các s li u th c t nghèo nàn có th d n n s hi u ch nh và ki m ch ng sai l c. M t s ng i làm mô hình c g ng s d ng phép ngo i suy kéo dài chu i s ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 37 TS. Lê Anh Tu n
  7. Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- li u có th d n n tình tr ng có k t qu gi i áp úng cho nh ng nguyên nhân sai l m. i u này làm h n ch hi u qu mô hình. 4.3.2 H u ki m vi c phê chu n và ki m nghi m mô hình M c d u vi c hi u ch nh và ki m ch ng có th th a mãn m t s ch tiêu th ng kê nh ng c ng c n ánh giá chính xác c a mô hình khi tiên oán k t qu cho t ng lai. B c làm này g i là h u ki m (post-audit). Trong công vi c h u ki m, các d li u m i s c thu th p nhi u n m sau khi vi c nghiên c u mô hình ã hoàn t t tr c ó. Vi c v n hành mô hình v i chu i s li u m i ánh giá m c chính xác tiên oán u ra. Có th có nh ng thay i y u t v t lý nh a hình, che ph m t t, thay i khi s d ng ngu n n c và các tài nguyên khác làm các thông s mô hình ã nghiên c u tr c ó không còn chính xác n a hay xu t hi n nh ng khác bi t có ý ngh a. Khi mô hình c không còn th a mãn k t qu s tiên oán, nh t thi t ph i hi u ch nh và ki m nghi m l i các thông s ho c ph i thay i gi thi t, thu t tính toán, và th m chí thay i c u trúc, khái ni m mô hình. ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 38 TS. Lê Anh Tu n
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2