There is always a need to study the properties of complex input–output systems, properties that may be very difficult to determine. Two such properties are the output’s sensitivity to changes in the inputs and the output’s uncertainty if the inputs are uncertain. A system can be formulated as a model—a set of functions, equations and conditions that describe the system. We ultimately want to study and learn about the real system, but with a model that approximates the system well, we can study the model instead, which is usually easier. It is often easier to build a model as a set of combined sub-models, but good knowledge of each sub-model does not immediately lead to good knowledge of the entire model. Often, the most attractive approach to model studies is to write the model as computer software and study datasets generated by that software. Methods for sensitivity analysis (SA) and uncertainty analysis (UA) cannot be expected to be exactly the same for all models. In this thesis, we want to determine suitable SA and UA methods for a road traffic emission model, methods that can also be applied to any other model of similar structure. We examine parts of a well-known emission model and suggest a powerful data-generating tool. By studying generated datasets, we can examine properties in the model, suggest SA and UA methods and discuss the properties of these methods. We also present some of the results of applying the methods to the generated datasets. / Det finns alltid behov av att studera egenskaper hos komplexa input-output-system, egenskaper som kan vara mycket svåra att få fram. Två sådana egenskaper är ut fallets känslighet mot förändringar i ingångsvärdena och utfallets osäkerhet om ingångsvärdena har osäkerhet. Ett system kan formuleras som en modell-en mängd funktioner, ekvationer och betingelser som tillsammans liknar systemet. Vi vill egentligen studera och lära oss det verkliga systemet, men med en modell som approximerar det verkliga systemet bra kan man studera modellen istället, vilket i de flesta fall är enklare. Det är oftast enklare att bygga en modell som en mängd kombinerade delmodeller, men bra kunskap om varje delmodell leder inte omedelbart till bra kunskap om hela modellen. Det enklaste tillvägagångssättet för modellstudier är oftast att studera datamängder som genererats av modellen genom ett datorprogram. Metoder för känslighetsanalys (SA) och osäkerhetsanalys (UA) kan inte förväntas vara likadana för varje modell. I den här avhandlingen ska vi studera SA- och UA-metoder och resultat för en emissionsmodell för vägtrafik, men metoderna kan även användas för andra modeller av liknande struktur. Vi undersöker en välkänd emissionsmodell och föreslår ett kraftfullt verktyg för att generera data. Genom att studera genererade datamängder kan vi undersöka egenskaper i modellen, föreslå SA- och VA-metoder och diskutera metodernas egenskaper. Vi visar också några resultat när man tillämpar metoderna på de genererade datamängderna.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:liu-8315 |
| Date | January 2007 |
| Creators | Eriksson, Olle |
| Publisher | Linköpings universitet, Statistik, Linköpings universitet, Filosofiska fakulteten, Matematiska institutionen |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Doctoral thesis, comprehensive summary, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | Linköping Studies in Arts and Science, 0282-9800 ; 383, Linköping Studies in Statistics, 1651-1700 ; 8 |
Page generated in 0.002 seconds