論文の概要: Knowledge-Guided Dynamic Systems Modeling: A Case Study on Modeling
River Water Quality
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.00792v1
- Date: Mon, 1 Mar 2021 06:31:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-03 16:11:53.305389
- Title: Knowledge-Guided Dynamic Systems Modeling: A Case Study on Modeling
River Water Quality
- Title（参考訳）: 知識誘導動的システムモデリング:河川水質のモデル化を事例として
- Authors: Namyong Park, MinHyeok Kim, Nguyen Xuan Hoai, R.I. (Bob) McKay,
Dong-Kyun Kim
- Abstract要約: 実世界の現象をモデル化することは、エコロジーモデリングや財務予測など、多くの科学と工学の取り組みの焦点である。
複雑な動的システムのための正確なモデルの構築は、基盤となるプロセスの理解を改善し、リソース効率に繋がる。
反対の極端に、データ駆動モデリングはデータから直接モデルを学び、広範囲なデータと潜在的に過剰なフィッティングを生成する。
中間的アプローチであるモデルリビジョンに注目し,事前知識とデータを組み合わせることで,両世界のベストを達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.110949636804774
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Modeling real-world phenomena is a focus of many science and engineering
efforts, such as ecological modeling and financial forecasting, to name a few.
Building an accurate model for complex and dynamic systems improves
understanding of underlying processes and leads to resource efficiency. Towards
this goal, knowledge-driven modeling builds a model based on human expertise,
yet is often suboptimal. At the opposite extreme, data-driven modeling learns a
model directly from data, requiring extensive data and potentially generating
overfitting. We focus on an intermediate approach, model revision, in which
prior knowledge and data are combined to achieve the best of both worlds. In
this paper, we propose a genetic model revision framework based on
tree-adjoining grammar (TAG) guided genetic programming (GP), using the TAG
formalism and GP operators in an effective mechanism to incorporate prior
knowledge and make data-driven revisions in a way that complies with prior
knowledge. Our framework is designed to address the high computational cost of
evolutionary modeling of complex systems. Via a case study on the challenging
problem of river water quality modeling, we show that the framework efficiently
learns an interpretable model, with higher modeling accuracy than existing
methods.
- Abstract（参考訳）: 実世界の現象をモデル化することは、エコロジーモデリングや財務予測など、多くの科学と工学の取り組みの焦点となっている。
複雑な動的システムのための正確なモデルの構築は、基盤となるプロセスの理解を改善し、リソース効率に繋がる。
この目標に向けて、知識駆動モデリングは人間の専門知識に基づいたモデルを構築するが、しばしば準最適である。
反対の極端に、データ駆動モデリングはデータから直接モデルを学び、広範囲なデータと潜在的に過剰なフィッティングを生成する。
中間的アプローチであるモデルリビジョンに注目し,事前知識とデータを組み合わせることで,両世界のベストを達成する。
本稿では,木に付随する文法(tag)に基づく遺伝的モデル修正フレームワークを提案し,タグ形式とgp演算子を用いて,事前知識を取り入れ,事前知識に準拠したデータ駆動型修正を行う。
我々のフレームワークは複雑なシステムの進化的モデリングにおける高い計算コストに対処するために設計されている。
河川水質モデリングの難易度に関する事例研究を通じて,既存の手法よりも高いモデリング精度で,フレームワークが効率的に解釈可能なモデルを学習できることを実証する。
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