Voorspelmodellen

Voorspelmodellen zijn wiskundige of statistische modellen die toekomstige waarden schatten op basis van historische waarnemingen en relevante covariaten. Ze dienen om trends en relaties te begrijpen en om beslissingen te ondersteunen in planning, beleid en operationele processen. De belangrijkste indeling maakt een scheiding tussen mechanistische (fysisch geïnspireerde) modellen, die onderliggende processen proberen te beschrijven, en data-driven modellen die patronen uit data leren zonder expliciete mechanistische aannames.

Wat betreft methoden bestaan er tijdreeksmodellen zoals ARIMA en exponential smoothing, regressie- en causaliteitsmodellen, en hedendaagse machine learning-technieken zoals random forests, gradient boosting en neurale netwerken. Bij probabilistische voorspelmodellen kan men naast een puntvoorspelling ook onzekerheidsintervallen leveren.

Validatie en evaluatie zijn cruciaal. Vaak worden data achtergehouden voor test of wordt cross-validatie toegepast; prestaties worden gemeten met MAE, RMSE, MAPE of probabilistische scoringsregels zoals Brier score en intervaldekkingskans.

Toepassingsgebieden omvatten weer en klimaat, financiën en economie, vraagvoorspelling en voorraadbeheer, energievraag, gezondheid en epidemiologie, en transport.

Uitdagingen zijn onder meer niet-stationaire gegevens, regimeveranderingen, data-artefacten, overfitting en biases. Transparantie, reproducering en verantwoording zijn belangrijk bij het gebruik van voorspelmodellen in besluitvorming.

Samengevat spelen voorspelmodellen een cruciaal hulpmiddel bij risico-inschatting en planning, mits de aannames, data en beperkingen duidelijk worden vastgesteld en gemonitord.