論文の概要: Copula-based transferable models for synthetic population generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09193v3
• Date: Thu, 22 Aug 2024 11:55:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-23 20:17:08.506171
• Title: Copula-based transferable models for synthetic population generation
• Title（参考訳）: コピュラを用いた人工集団生成のための転写可能モデル
• Authors: Pascal Jutras-Dubé, Mohammad B. Al-Khasawneh, Zhichao Yang, Javier Bas, Fabian Bastin, Cinzia Cirillo,
• Abstract要約: 集団合成は、マイクロエージェントの標的集団の合成的かつ現実的な表現を生成することを含む。 従来の手法は、しばしばターゲットのサンプルに依存し、高いコストと小さなサンプルサイズのために制限に直面している。 本研究では,実験的辺縁分布のみが知られている対象個体群を対象とした合成データを生成するためのコプラに基づく新しい枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.370096215615823
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Population synthesis involves generating synthetic yet realistic representations of a target population of micro-agents for behavioral modeling and simulation. Traditional methods, often reliant on target population samples, such as census data or travel surveys, face limitations due to high costs and small sample sizes, particularly at smaller geographical scales. We propose a novel framework based on copulas to generate synthetic data for target populations where only empirical marginal distributions are known. This method utilizes samples from different populations with similar marginal dependencies, introduces a spatial component into population synthesis, and considers various information sources for more realistic generators. Concretely, the process involves normalizing the data and treating it as realizations of a given copula, and then training a generative model before incorporating the information on the marginals of the target population. Utilizing American Community Survey data, we assess our framework's performance through standardized root mean squared error (SRMSE) and so-called sampled zeros. We focus on its capacity to transfer a model learned from one population to another. Our experiments include transfer tests between regions at the same geographical level as well as to lower geographical levels, hence evaluating the framework's adaptability in varied spatial contexts. We compare Bayesian Networks, Variational Autoencoders, and Generative Adversarial Networks, both individually and combined with our copula framework. Results show that the copula enhances machine learning methods in matching the marginals of the reference data. Furthermore, it consistently surpasses Iterative Proportional Fitting in terms of SRMSE in the transferability experiments, while introducing unique observations not found in the original training sample.
• Abstract（参考訳）: 集団合成は、行動モデリングとシミュレーションのために、標的とするマイクロエージェントの人口の合成的かつ現実的な表現を生成する。 伝統的な手法は、国勢調査データや旅行調査のような対象の人口サンプルに依存することが多く、特に小さな地理的規模で、高いコストと小さなサンプルサイズのために制限に直面している。 本研究では,実験的辺縁分布のみが知られている対象個体群を対象とした合成データを生成するためのコプラに基づく新しい枠組みを提案する。 本手法は, 異なる個体群からのサンプルを類似の限界依存性で利用し, 空間成分を集団合成に導入し, より現実的な生成物として様々な情報源を検討する。 具体的には、このプロセスはデータを正規化し、与えられたコプラの実現として扱い、ターゲットの人口の限界に関する情報を組み込む前に生成モデルを訓練する。 American Community Surveyのデータを利用して、標準ルート平均二乗誤差(SRMSE)といわゆるサンプルゼロを用いて、我々のフレームワークの性能を評価する。 我々は、ある個体群から別の個体群へ学習したモデルを移す能力に焦点をあてる。 実験では,同じ地理的レベルの地域間での移動試験や,地理的レベルの低い地域間での移動試験を含め,様々な空間的文脈におけるフレームワークの適応性を評価する。 我々は,ベイジアンネットワーク,変分オートエンコーダ,ジェネレーティブ・アドバーサリアル・ネットワーク,およびコーパス・フレームワークを個別に組み合わせて比較した。 その結果,コプラは参照データの限界値にマッチする機械学習手法を強化することがわかった。 さらに、トランスファービリティ実験におけるSRMSEの観点では反復的比例フィッティングを一貫して上回り、元のトレーニングサンプルでは見つからないユニークな観察を導入した。

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