Modellkalibrering

Modellkalibrering är processen att anpassa parametrar i en modell så att dess prediktioner stämmer överens med observerade data. Syftet är att modellen bättre återspeglar verkliga system, öka tillförlitligheten i prognoser och minska osäkerheten i beslut som grundar sig på modellen. Kalibrering skiljer sig från validering, som bedömer hur väl modellen generaliserar till nya data.

Vanliga metoder är minsta kvadrat, maximum likelihood och Bayesiansk inferens, samt avancerade tekniker som MCMC. Vid Bayeskalibrering tilldelas varje parameter en sannolikhetsfördelning, vilket ger osäkerhetskvantifiering. Valet beror på modellstruktur, datamängd och hur osäkerheten ska hanteras.

Proceduren: definiera problemet och modellen; samla relevanta data; genomföraparameterestimering; utvärdera passform och diagnostik; bedöma identifikation och känslighet; validera på oberoende data; och uppdatera vid behov. Korsvalidering används ofta för att kontrollera generalisering.

Utmaningar inkluderar identifikationsproblem där olika parametrar ger liknande utdata, begränsad eller brusig data och modellantaganden som inte håller. Överfitting är en risk. Kalibrering kan vara en kontinuerlig process när systemet förändras över tid, och osäkerhet bör kommuniceras tydligt.

Användningsområden omfattar teknik, klimatforskning, hydrologi, energisystem, ekonomi, robotik och medicin. Modellkalibrering gör modeller mer användbara för prognoser, beslutsstöd och scenarioplanering.