面向复杂模型泛化的地理空间数据映射与描述：以LittoSIM-GEN模型为例
人工智能
2021-01-20 v1
摘要
对于某些科学问题，经验数据对于开发可靠的仿真模型至关重要。这些数据通常来自不同来源，具有多样且异构的格式。复杂数据驱动模型的设计往往受研究项目中可用数据结构的影响。因此，将此类模型应用于其他案例研究，要么需要获取类似数据，要么需转换新数据以适配模型输入。使用高级数据结构（如地理信息系统数据）的基于主体模型（ABM）便是如此。在LittoSIM-GEN项目中，我们在将参与式洪水模型（LittoSIM）推广到新区域时遇到了这一问题。基于该经验，我们提出了一种映射方法，用以结构化、描述并自动化地将地理空间数据集成到ABM中。
引用
@article{arxiv.2101.07523,
title = {Mapping and Describing Geospatial Data to Generalize Complex Mapping and Describing Geospatial Data to Generalize Complex Models: The Case of LittoSIM-GEN Models},
author = {Ahmed Laatabi and Nicolas Becu and Nicolas Marilleau and Cécilia Pignon-Mussaud and Marion Amalric and X. Bertin and Brice Anselme and Elise Beck},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.07523},
year = {2021}
}