Interactieve tijdreeksmodelontwikkeling

Presentatie over: "Interactieve tijdreeksmodelontwikkeling"— Transcript van de presentatie:

1 Interactieve tijdreeksmodelontwikkeling
Cyclus modelidentificatie – parameterschatting – modelverificatie Eit van der Meulen AMO AMO /Icastat

2 Cyclus modelidentificatie – parameterschatting – modelverificatie
(Bepaling modelordes) (modelresidu witte ruis?) (minimalisatie modelresidu)

3 Evaluatie hydrologische effecten stopzetten winning
peilbuis AMO /Icastat

4 AMO /Icastat

5 AMO /Icastat

6 AMO /Icastat

7 Klasse van modellen Discreet dynamisch stochastisch
Tijdsonafhankelijke modelparameters Equidistante reeks, tijdsinterval afhankelijk van processnelheid Autocorrelatie verdisconteren AMO /Icastat

8 AMO /Icastat

9 Formulering Box-Jenkins Transfer-ruismodel
transferfuncties constante ruis grondwaterstand Yt = H1,t(Xno) + H2,t(Xont) + c + Nt Ht = 𝟏𝐇t 0 Xt + 1 Xt s Xt-s transferfunctie Nt = 1 Nt 1 at-1 + 2 at at ruismodel Modelresiduën at vormen ‘witte ruis’: gemiddeld nul zelfde normale kansverdeling geen autocorrelatie AMO /Icastat

10 Ht = 0 Xt + 1 Xt 19 Xt-19 AMO /Icastat

11 Ht = 1Ht-1 +0Xt AMO /Icastat

12 Modelidentificatie zonder ruismodel
AMO /Icastat

13 Resultaten toetsen eerste model
AMO /Icastat

14 Modelverificatie eerste model
AMO /Icastat

15 Autocorrelatie modelresiduen duidelijke autocorrelatie
AMO /Icastat

16 Modelidentificatie, met ruismodel
AMO /Icastat

17 Resultaten met ruismodel
AMO /Icastat

18 AMO /Icastat

19 AMO /Icastat

20 AMO /Icastat

21 Modelidentificatie met ruismodel en voorgedefinieerde transferfuncties
AMO /Icastat

22 AMO /Icastat

23 AMO /Icastat

24 met met met AMO /Icastat

25 Conclusies Modelverificatie is onontbeerlijk
Autocorrelatie modelresiduen geeft onderschatting standaardfout Als ruismodel niet voldoet zijn afgeleide betrouwbaarheden onbruikbaar Interactieve tijdreeksontwikkeling levert: garantie voldoen modelvoorwaarden inzicht robuustheid model AMO /Icastat