集合的灵敏度分析:在污染物浓度图中的应用
最优化与控制
2023-11-29 v1 应用统计
摘要
在空气质量控制的背景下,我们的目标是对气象条件与交通参数等不确定输入对污染物扩散图的影响进行量化。值得注意的是,大多数灵敏度分析方法设计用于处理标量或向量输出,并不适用于映射值输出空间。为此,我们提出两类方法。第一种技术聚焦于逐点指标。对图上每个位置计算Sobol指数以获得Sobol指数图。此外,还计算了聚合Sobol指数。另一种方法将图视为集合,并提出对集合值输出进行灵敏度分析,包含三种不同类型的灵敏度指数。第一类受Sobol指数启发,但基于随机集理论适配于集合。第二类适配于一般度量输出空间定义的通用指数。最后一类集合指数使用适配于集合的基于核的灵敏度指数。所提方法被实施用于对大巴黎地区城市环境中污染物时间平均浓度图进行不确定性分析。这需要考虑不确定的气象因素(如 incoming 风速与风向)以及不确定的交通因素(如注入交通量、柴油车百分比与道路网限速)。
引用
@article{arxiv.2311.16795,
title = {Sensitivity analysis for sets : application to pollutant concentration maps},
author = {Noé Fellmann and Mathis Pasquier and Christophette Blanchet-Scalliet and Céline Helbert and Adrien Spagnol and Delphine Sinoquet},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.16795},
year = {2023}
}