کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6962394 | 1452266 | 2016 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Estimating model prediction error: Should you treat predictions as fixed or random?
ترجمه فارسی عنوان
برآورد خطای پیش بینی مدل: آیا پیش بینی های شما باید ثابت یا تصادفی باشند؟
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
مدل محصول، عدم قطعیت، خطای پیش بینی، عدم قطعیت پارامتر عدم اطمینان ورودی، عدم قطعیت ساختار مدل،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نرم افزار
چکیده انگلیسی
Crop models are important tools for impact assessment of climate change, as well as for exploring management options under current climate. It is essential to evaluate the uncertainty associated with predictions of these models. We compare two criteria of prediction error; MSEPfixed, which evaluates mean squared error of prediction for a model with fixed structure, parameters and inputs, and MSEPuncertain(X), which evaluates mean squared error averaged over the distributions of model structure, inputs and parameters. Comparison of model outputs with data can be used to estimate the former. The latter has a squared bias term, which can be estimated using hindcasts, and a model variance term, which can be estimated from a simulation experiment. The separate contributions to MSEPuncertain(X) can be estimated using a random effects ANOVA. It is argued that MSEPuncertain(X) is the more informative uncertainty criterion, because it is specific to each prediction situation.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Environmental Modelling & Software - Volume 84, October 2016, Pages 529-539
Journal: Environmental Modelling & Software - Volume 84, October 2016, Pages 529-539
نویسندگان
Daniel Wallach, Peter Thorburn, Senthold Asseng, Andrew J. Challinor, Frank Ewert, James W. Jones, Reimund Rotter, Alex Ruane,