Uporaba diferencialne evolucije za kalibracijo integriranih modelov rabe tal in prometa : doktorska disertacija

Skandary, Ahmad Farhad (avtor), Žura, Marijan (mentor)

Modeli LUTI (interakcija rabe zemljišč in transporta) so orodja za pomoč pri odločanju za simulacijo kompleksnih dinamičnih dvostranskih povratnih informacij med transportnimi modeli in modeli rabe zemljišč. Modeli LUTI ocenjujejo več scenarijev načrtovanja, da bi prišli do najustreznejših odločitev. Sprejemanje odločitev na podlagi modelov, ki niso kalibrirani, je lahko zavajajoče in celo napačno. Čeprav je kalibracija (ocena parametrov) ključna zahteva modelov LUTI, popolnoma avtomatizirani pristopi z uporabo večciljnih funkcij niso bili v celoti obravnavani in ni standardnega postopka za kalibracijo modela LUTI. Modelarji namesto tega uporabljajo običajne tehnike za kalibracijo določenega elementa modela ali oceno skupine parametrov modela z malo ali brez skrbi za globalno shemo. Cilj doktorske disertacije je razvoj popolnoma avtomatiziranega pristopa globalne kalibracije z uporabo večciljnih funkcij. Za odpravo te omejitve je predlagan splošni pristop kalibracije za parametre modela rabe zemljišč z uporabo algoritma diferencialne evolucije (DE). Izvedena je bila globalna analiza občutljivosti za identifikacijo najpomembnejših parametrov modela rabe zemljišč. Ti parametri so bili nato kalibrirani z uporabo algoritma diferencialne evolucije s korensko povprečno kvadratno napako (RMSE) in povprečno absolutno normalizirano napako (MANE) kot večciljnimi funkcijami. Predlagana tehnika (algoritem DE) ponuja pet ključnih zmogljivosti za kalibracijo modelov LUTI, vključno z 1) globalno oceno namesto lokalne ocene, 2) upoštevanjem večciljnih funkcij, 3) nenehnim izboljševanjem rezultatov, 4) enostavno prilagodljivim, in 5) vključitev več parametrov v postopek kalibracije. Za testiranje učinkovitosti predlagane tehnike kalibracije je bil uporabljen model rabe zemljišč TRANUS. Validacijo in konsolidacijo pristopa smo testirali na podlagi konvergence, minimiziranja napak in razmerja med modeliranimi in opazovanimi podatki s primerjavo z dvema dobro znanima optimizacijskima tehnikama, genetskim algoritmom (GA) in optimizacijo roja delcev (PSO). Naši poskusi kažejo, da je z uporabo algoritma Deferential Evaluation predlagani pristop presegel tehnike GA in PSO ter zagotovil najbolj stabilne in raznolike rešitve.

• Jezik: Slovenski jezik
• Ključne besede: LUTI modeli, Raba Zemljišča, Transport, Kalibracija, DE, PSO, GA, Hibridni Algoritem, MANE, RMSE
• Vrsta gradiva: Doktorsko delo/naloga
• Tipologija: 2.08 - Doktorska disertacija
• Organizacija: FGG - Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo
• Založnik: [A. Farhad Skandary]
• Leto izida: 2023
• PID: 20.500.12556/RUL-152419
• UDK: 004.8:656.1:7.114(043)
• COBISS.SI-ID: 179377411
• Datum objave v RUL: 24.11.2023

SKANDARY, Ahmad Farhad, 2023, Uporaba diferencialne evolucije za kalibracijo integriranih modelov rabe tal in prometa : doktorska disertacija [na spletu]. Doktorska disertacija. A. Farhad Skandary. [Dostopano 26 april 2025]. Pridobljeno s: https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=152419

Sekundarni jezik

• Jezik: Angleški jezik
• Naslov: Differential evolution approach to LUTI model calibration : doctoral dissertation

Izvleček

LUTI (Land Use and Transportation Interaction) models are decision-making aid tools to simulate complex dynamic bilateral feedback between transportation and land-use models within a territory. LUTI models appraise several further planning scenarios to arrive at the most appropriate decisions. Making decisions based on the models that are not calibrated or calibrated properly might be misleading and even incorrect. Although calibration (parameter estimation) is a crucial requirement of LUTI models, fully automated approaches using multi-objective functions have not been fully addressed. There is no standard procedure for LUTI model calibration. Modelers instead use conventional techniques to calibrate a specific element of a model or estimate a group of model parameters with little or no concern for a global scheme. This thesis aims to develop a fully automated global calibration approach using multi-objective functions. In order to overcome this constraint, a novel calibration methodology is introduced for the parameters of the land-use model, using a Differential Evolution (DE) algorithm. A global sensitivity analysis was performed to identify the most critical land-use model parameters. These parameters were then calibrated using the differential evolution algorithm with the Root Mean Square Error (RMSE) and Mean Absolute Normalized Error (MANE) as standard statistical metrics to measure the goodness of the proposed calibration approach. The proposed technique (DE algorithm) offers five critical capabilities for calibrating LUTI models: 1) global estimation, prioritizing over local estimation, 2) accommodating multi-objective functions, 3) continuously enhancing results, 4) easy adaptability, and 5) incorporation of multiple parameters in the calibration process. The performance of the proposed calibration technique was assessed using the TRANUS land-use model. The approach was validated and consolidated, evaluating convergence, error minimization, and the ratio between modeled and observed data. These assessments involved comparisons with two established optimization techniques: Genetic Algorithm (GA) and Particle Swarm Optimization (PSO). Our experiments indicate that employing the Differential Evaluation algorithm resulted in the proposed approach outperforming both GA and PSO techniques. The Differential Evaluation algorithm provided superior performance and demonstrated excellent stability and diversity in solutions.

• Ključne besede: LUTI models, Land Use, Transportation, Calibration, DE, PSO, GA, HYBRID Algorithm, MANE, RMSE