i) Các thông sӕ mô hình cNJng có thӇ ÿѭӧc suy ra bӣi cách tiӃp cұn phù hӧpÿѭӡng cong, hay còn gӑi là ÿӝ phù hӧp (goodness-of-fit). Cách tiӃp cұn này liên quan
ÿӃn viӋc tìm các thông sӕ sӁ bҧoÿҧm mӭc gҫn kín tѭѫng ӭng giӳa các ÿһc trѭng
ÿһc thù cӫa các chuӛi thӡi gian tính toán và các giá trӏ quan trҳc tѭѫngӭng.Ĉây là mӝt tiӃn trình tӕi ѭu hóa thông sӕ (parameter optimization). Trong cách tiӃp cұn này, tiêu chuҭnÿӝ phù hӧp theo thӕng kê ÿѭӧc áp dөngÿӇ xác ÿӏnh mӭc gҫn kín cӫa các biӃn sӕ trong chuӛi thӡi gian theo quan trҳc và theo mô hình tѭѫng
ӭng.
ii) Có hai phѭѫng pháp cѫ bҧnÿӇ có các thông sӕ mô hình tӕi ѭu khi hiӋu chӍnh bҵng phѭѫng cách phù hӧp ÿѭӡng cong, ÿó là theo cách thӫ công và cách tӵ ÿӝng. Mӝt biӃnÿәi tӕiѭu hóa theo cách thӫ công còn ÿѭӧc gӑi là tiӃn trình lұp lҥiÿѭӧc phân mҧng (segmented iterative procedure).
iii) Tӕiѭu hóa theo kiӇu thӫ công (Manual optimization): Theo cách này các giá trӏ
cӫa mӝt thông sӕ tính toán tҥi mӝt thӡi ÿiӇm tѭѫng ӭng vӟi giá trӏ quan trҳc
ÿѭӧc thӱ sai (trial and error) sao cho dҫn dҫn phù hӧp vӟiÿѭӡng cong. Phѭѫng pháp thӫ công ÿiӅu chӍnh các thông sӕ riêng rӁ sӁ mҩt nhiӅu thӡi gian, nhҩt là các mô hình ÿa thông sӕ mà trong ÿó các thông sӕ sӁ tѭѫng tác cao ÿӝ lүn nhau. Phѭѫng pháp này ÿòi hӓi ngѭӡi làm mô hình phҧi hiӇu rҩt rõ cách cҩu trúc và sӵ
vұn hành cӫa mô hình.
iv) TiӃn trình lұp lҥiÿѭӧc phân mҧng:ÿӕi vӟi các mô hình có nhiӅu hѫn 5 thông sӕ
NTTULIB
--- TS. Lê Anh Tuҩn
26 + Bѭӟcÿҫu, tҩt cҧ các thông sӕ liên quan ÿӃn mӝt tiӃn trình ÿһc thù nào ÿó
ÿѭӧc tӕiѭu hóa cùng nhau, trong khi ÿó các thông sӕ khác ÿѭӧc giӳ nhӳng hҵng sӕ. Mҧng thông sӕ liên quan này sӁ ÿѭӧc tӕi ѭu hóa bҵng cách ÿӏnh khoҧng giá trӏ chһn trên và chһn dѭӟi ÿӇ tìm thông sӕ mô hình phù hӧp nhҩtÿѭӧc cho phép biӃnÿәi.
+ Cuӕi bѭӟc thӭ nhҩt, mҧng giá trӏ thông sӕ ÿã hiӋu chӍnh cҧi tiӃn sӁ ÿѭӧc xácÿӏnh và giӳ lҥi nhѭ mӝt hҵng sӕ cho bѭӟc kӃ tiӃp.
+Ӣ bѭӟc thӭ hai, tѭѫng tӵ nhѭ bѭӟc thӭ nhҩt, mҧng thông sӕ khác trong tiӃn trình sӁ ÿѭӧc biӃnÿәi cho phù hӧp vӟi mô hình.
+ Nhѭ vұy, tӯng nhóm mӝt cӫa thông sӕ liên quan ÿӃn tiӃn trình ÿһc thù nàoÿó sӁ tiӃp tөc tiӃn trình tìm giá trӏ tӕiѭu lҫn lѭӧt cho ÿӃn khi tҩt cҧ các nhóm thông sӕ ÿѭӧc tӕiѭu hóa.
+ Trong quá trình thӵc hiӋn tӕi ѭu hóa tӯng mҧng, có thӇ ngѭӡi làm mô hình phҧi trӣ lҥi bѭӟc thӭ nhҩt, hoһc bѭӟc thӭ hai/ba nào ÿó khi viӋc tӕiѭu hóa bӏ trӣ ngҥi.
+ TiӃn trình tìm các giá trӏ tӕiѭu cho tӯng mҧng thông sӕ ÿѭӧc lұp lҥi cho
ÿӃn khi có mӝt chuӛi các thông sӕ tӕiѭu toàn thӇ.
v) Tӕiѭu hóa tӵ ÿӝng (hoһc tӕiѭu hóa mөc tiêu): Kӻ thuұt tӕiѭu hóa tӵ ÿӝngÿѭӧc áp dөng ӣ mӝt sӕ mô hình theo cách chӑn lӵa ÿѭӡng phù hӧp theo tiêu chuҭn thӕng kê. Kӻ thuұt này áp dөng khi kӃt quҧ tính toán thӕng kê chѭaÿҥt yêu cҫu thì chѭѫng trình tӵ ÿӝng ÿiӅu chӍnh tҥo ra thông sӕ mӟi bҵng cách kӃt hӧp giӳa trӏ vӯa tính toán và sai biӋt thӕng kê. Thông thѭӡng các thông sӕ mô hình ÿáp
ӭng vӟi nhӳng thay ÿәi phi tuyӃn, nӃu chѭѫng trình tính phán ÿoán ÿѭӧc phѭѫng trình phi tuyӃn thì có thӇ sӱ dөng các thuұt toán tӕiѭu lұp lҥi. Cách tiӃp cұn này làm cho các thông sӕ dҫn dҫn tiӃp cұnÿӃn mөc tiêu tӕiѭu nhѭng cNJng nhiӅu lúc gһp bҩt trҳc do sӵ phán ÿoán phi tuyӃn không hӧp lý. TiӃn trình này
ÿѭaÿӃn viӋc giҧm bӟt viӋc dӵa vào cách phân mҧng chӫ quan cӫa ngѭӡi làm mô hình. Tӕiѭu hóa tӵ ÿӝng có thӇ tҥo nên mӝt tiӃn trình hiӋu chӍnh nhanh hѫn mӝt cách có ý nghƭa.
vi) Mӝt sӕ ÿiӇm liên quan ÿӃn viӋc tӕiѭu hóa tӵ ÿӝng cҫn xem xét kӻ hѫn:
x Thông thѭӡng chӍ mӝt hàm mөc tiêu (thӓa yêu cҫu thӕng kê ÿӝ phù hӧp, nhѭ trӏ hӋ sӕ tѭѫng quan r2) có thӇ ÿѭӧc sӱ dөng trong tiӃn trình tӕiѭu hóa tӵ ÿӝng. NӃu có nhiӅu hѫn hai hàm mөc tiêu thì bài toán trӣ
nên phӭc tҥp và khó giҧi. Do vұy, có lúc cҫn thiӃt phҧi thӵc hiӋn viӋc
ÿiӅu chӍnh thӫ công ÿӇ các giá trӏ thông sӕ ÿӇ tҥo ra sӵ mӝt kӃt quҧ tӕt hѫn cho mô hình dӵa vào nhiӅu tiêu chuҭn thӕng kê (nhѭ hӋ sӕ tѭѫng quan r2 kӃt hӧp vӟi ÿӝ dӕc ÿѭӡng cong và phѭѫng pháp dӯng chһn trong toán hӑc).
x Mӝt vҩn ÿӅ khác trong tӕi ѭu hóa tӵ ÿӝng là sӵ tѭѫng tác giӳa các thông sӕ. Khi ÿiӅu chӍ thông sӕ này sӁ ҧnh hѭӣng các thông sӕ còn lҥi vì chúng có quan hӋ ít nhiӅu. Chính ÿiӅu này làm bài toán trӣ nên phӭc tҥp và kӃt quҧ thѭӡng khó ÿҥt sӵ tӕiѭu.
NTTULIB
nhѭng khi phӕi hӧp các tӕi ѭu riêng rӁ thì khó tҥo ra sӵ tӕi ѭu toàn cөc.
x Vӟi các lý do trên, nhiӅu lúc thӵc hiӋn tiӃn trình hiӋu chӍnh tӵ ÿӝng không thӇ cho kӃt quҧ nhѭ ý muӕn do kӃt quҧ có ÿӝ nhҥy cao vӟi các thay ÿәi cӫa biӃn sӕ. Trong trѭӡng hӧp này, các thành phҫn lý luұn vӳng chҳc cӫa mô hình có thӇ bӏ sai lӋch, trong khi ÿó các thành phҫn chӭa yӃu tӕ thiӃu cѫ sӣ hay mѫ hӗ cӫa mô hình có thӇ không thӇ phát hiӋn ra. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
x ĈiӅu này khiӃn viӋc hiӋu chӍnh tӵ ÿӝng có thӇ tҥo ra các thông sӕ cho các giҧi ÿáp ÿúng vӟi nhӳng lý do sai, khi ҩy các thông sӕ sӁ không thӇ ÿѭӧc sӱ dөngÿӇ ngoҥi suy kӃt quҧ.
x Tҩt cҧ các ÿiӇm trên cho thҩy viӋc cҧi tiӃn có hӋ thӕng mӝt mô hình ÿӇ ÿáp ӭng mӝt sӵ hiӋu chӍnh dӵa vào kӃt quҧ khá khó khăn. ĈiӅu này
ÿһc viӋcÿúng ÿӕi vӟi các mô hình chӭa nhiӅuҭn sӕ và có nhӳng yӃu tӕ vұt lý quá phӭc tҥp. Ví dө khi làm mô phӓng viӋc lan truyӅn nhiӅu chҩt gây ô nhiӉm trong mӝt khu phӭc hӧp dân cѭ, công nghiӋp, sҧn xuҩt nông ngѭ nghiӋp, …
vii) Mӝt sӕ nhà nghiên cӭu mô hình khuyӃn cáo là không thӇ có mӝt thuұt toán duy nhҩtÿӇ tҥo ra mӝt loҥt các thông sӕ tӕiѭu cho các mô hình khác nhau. ViӋc tiӃp cұn nhiӅu thuұt toán tӕiѭu kӃt hӧp có thӇ là mӝt cách nên làm.
3.4 Các vҩn ÿӅ khi thành lұp các thông sӕ trong các mô hình môi trѭӡng