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基于贝叶斯模型平均的集合数值模拟预测不确定性的表征和可视化(Characterizing and Visualizing Predictive Uncertainty in Numerical Ensembles Through Bayesian Model Averaging)

集合数值模拟(Ensemble Numerical Simulation)是科学计算中的的常用手段。科研人员可以设定不同的模型参数,得到不同的模拟结果,进而分析模型的不确定性,改进模型等等。例如,在大气模式中,可以参数或边界条件进行调整,比较计算结果,进行决策和分析。集合模拟数据的可视化也是近年来可视化领域研究的热点问题,例如在今年的IEEE SciVis 2013会议中,至少有5篇文章和该问题有关。我们今天介绍的是其中Gosink等人[1]的工作,他们利用贝叶斯模型平均(Bayesian Model Averaging, BMA)的方法对集合模拟数据的不确定性进行表征和可视化。该方法可以通过集合模拟数据和少量的真值(例如稀疏的观测数据)作为输入,比较准确地预测真值(如图1),并评估预测不确定性(Predicative Uncertainty)。

71图1 某生物土壤修复实验中示踪物质的输入井和观测井,示踪物的浓度由集合模拟和观测数值共同获得

 

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