使用WSINDy从数据中学习结构化人口模型
Rainey Lyons1, Vanja Dukic1, David M Bortz1
1Department of Applied Mathematics, University of Colorado, Boulder, Colorado, United States of America.
这项研究引入了一种新的科学机器学习方法,以有效地识别从数据中驱动人口变化的关键因素. 该方法简化了复杂人口动态的建模,包括异质人口.
科学领域:
- 人口动态 人口动态
- 科学机器学习科学机器学习
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 人口动态受到个体特征的影响,如年龄和大小.
- 在人口模型中识别关键因素 (例如,生育率,死亡率) 在计算上具有挑战性,特别是在异质人口中.
- 现有的方法与杂的数据和学习复杂的动态斗争.
研究的目的:
- 开发一种微弱形式的科学机器学习 (WSINDy) 方法,用于为结构化群体选择模型组件.
- 扩展WSINDy,直接从杂的时间序列直方图数据学习异质人口动态和边界过程.
- 将学习边界过程的微调超参数纳入交叉验证.
主要方法:
- 建议扩展非线性动力学 (WSINDy) 弱形式稀疏识别的方法.
- 将该方法应用于杂的时间序列组图数据,以识别模型成分.
- 包含了用于超参数调整的交叉验证技术.
主要成果:
- 成功地证明了该方法在标准年龄和规模结构化人口模型上的性能.
- 展示了从数据中学习异质动态和边界过程 (例如出生) 的能力.
- 检查了优点和局限性,专注于图书馆术语的区分能力.
结论:
- 拟议的WSINDy扩展为人口动态中的模型选择提供了一种高效的方法.
- 该方法有效处理杂的数据,并学习复杂的,异构的人口动态.
- 这种方法提升了通过直接推断模型组件和边界过程来建模结构化群体的能力.
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