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Calibration of the Tranus land use module: Optimisation-based algorithms, their validation, and parameter selection by statistical model selection

机译：校准TRANUS土地使用模块：基于优化的算法，验证和参数选择通过统计模型选择

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Instantiating land use and transport integrated models (LUTI modelling) is a complicated task, requiring substantial data collection, parameter estimation and expert analysis. In this work, we present a partial effort towards the automation of the calibration of Tranus, one of the most popular LUTI models. First, we give a detailed mathematical description of the activity module and the usual calibration approach. Secondly, we reformulate the estimation of the endogenous parameters called shadow prices as an optimisation problem. We also propose an optimisation algorithm for the calibration of the substitution submodel, setting a base for future fully integrated calibration. We analyse the case of transportable and non-transportable economic sectors and propose a detailed mathematical scheme for each case. We also discuss how to validate calibration results and propose to use synthetic data generated from real world problems in order to assess convergence properties and accuracy of calibration methods. Results of this methodology are presented for realistic scenarios. Finally, we propose a model selection scheme to reduce the number of shadow prices that need to be calibrated, with the aim of reducing the risk of overfitting to data. (C) 2017 Elsevier Ltd. All rights reserved.
机译：实例化土地使用和运输集成模型（LUTI建模）是一个复杂的任务，需要大量数据收集，参数估计和专家分析。在这项工作中，我们对Tranus校准自动化的部分努力，是最受欢迎的Luti模型之一。首先，我们提供了活动模块和通常校准方法的详细数学描述。其次，我们重构称为阴影价格作为优化问题的内源性参数的估算。我们还提出了一种用于校准替换子模型的优化算法，为将来的完全集成校准设置基础。我们分析可运动和不可运输的经济部门的情况，并为每种情况提出详细的数学方案。我们还讨论如何验证校准结果并建议使用从现实世界问题产生的合成数据，以评估校准方法的收敛性和准确性。本方法的结果呈现出现实方案。最后，我们提出了一个模型选择方案，以减少需要校准的阴影价格数量，以降低对数据过度的风险。 （c）2017 Elsevier Ltd.保留所有权利。

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