SPEW：全球合成种群与生态系统
其他统计学
2017-01-11 v1 物理与社会
种群与进化
摘要
基于智能体的模型（ABM）模拟受限环境中自主智能体随时间的相互作用。ABM常用于建模传染病的传播。为了模拟疾病暴发或其他现象，ABM依赖于“合成生态系统”，即关于智能体及其环境且能代表真实世界的信息。先前生成合成生态系统的方法存在一些局限：它们非开源、无法适应新的或更新的输入数据源，且不允许采用替代方法对智能体特征与位置进行采样。我们提出了一种用于生成全球合成种群与生态系统（SPEW）的通用框架，其实现为开源R包。SPEW允许研究者在为任意地理区域生成合成生态系统时，从多种智能体特征与位置的采样方法中选择。只要有合适数据，SPEW就能生成任意智能体（例如人类、蚊子等）的合成生态系统。我们分析了在不同智能体特征与位置采样方法下SPEW的精度与计算效率，并提供了一套诊断工具来筛查我们的合成生态系统。SPEW已在约70个国家的近100,000个地理区域生成了超过50亿个人类智能体，可在线获取。
引用
@article{arxiv.1701.02383,
title = {SPEW: Synthetic Populations and Ecosystems of the World},
author = {Shannon Gallagher and Lee Richardson and Samuel L. Ventura and William F. Eddy},
journal= {arXiv preprint arXiv:1701.02383},
year = {2017}
}