modelafstemming

Modelafstemming is het proces waarbij een wiskundig of computationeel model wordt aangepast zodat het overeenkomt met waargenomen data. Het doel is de voorspellingsnauwkeurigheid, robuustheid en interpretatie van het model te verbeteren, zodat het betrouwbaarder kan worden gebruikt voor besluitvorming en scenarioanalyse. Afstemming kan variëren van het scherper afstemmen van parameters tot aanpassingen aan de modelstructuur om beter reflectie te geven aan de realiteit.

Het proces omvat het verzamelen van relevante observaties, het selecteren van de te schatten parameters en het toepassen van parameterestimatie. Methoden zijn onder meer optimale afleiding via minste-kwadraat of maximum likelihood, en Bayesiaanse kalibratie waarbij onzekerheden in data en modellen worden meegenomen. Vaak wordt calibratie ondersteund door validatie met onafhankelijke data, kruisvalidatie en evaluatie van voorspellingsprestaties. Daarnaast is onzekerheidsanalyse cruciaal: het kwantificeren van parameteronzekerheid en de impact op modeluitkomsten.

Uitdagingen zijn onder meer identificeerbaarheid van parameters, data-kwaliteit en representativiteit, modelmisspecificatie, mogelijke overfitting en hoge computationele eisen. Het is ook belangrijk onderscheid te maken tussen modelafstemming, modelvalidatie en modelontwikkeling. De resultaten van modelafstemming zijn doorgaans een gekalibreerd model met bijbehorende onzekerheidsbanden, evenals aanbevelingen voor besluiten en verdere onderzoeksrichtingen.

Toepassingsvelden omvatten meteorologie en klimaatmodellering, hydrologie, epidemiologie, verkeers- en infrastructuurplanning, economie en engineering. Doorgaans biedt modelafstemming een betrouwbaarder beeld van systemen dan het ongekalibreerd toepassen van een theoretisch model, mits transparant wordt gerapporteerd over aannames, beperkingen en onzekerheden.