Vetenskaplig analys bygger ofta på förmågan att göra exakta förutsägelser om ett systems dynamik. Mekanistiska modeller, som är parameteriserade av ett antal okända parametrar, används ofta för detta ändamål. Noggrann uppskattning av modellens tillstånd och parametrar före förutsägelse är nödvändig, men kan kompliceras av frågor som bullriga data och osäkerhet i parametrar och initiala förhållanden. I andra änden av spektrumet finns icke-parametriska metoder, som enbart bygger på data för att bygga sina förutsägelser. Även om dessa icke-parametriska metoder inte kräver någon modell av systemet, påverkas deras prestanda starkt av datans mängd och buller. I denna artikel, vi anser en hybrid metod för modellering och förutsägelse som kombinerar senaste framsteg i icke-parametrisk analys med standard parametriska metoder. Den allmänna idén är att ersätta en delmängd av en mekanistisk modells ekvationer med deras motsvarande icke-parametriska representationer, vilket resulterar i ett hybridmodellering och förutsägelseschema. Sammantaget anser vi att detta hybrida tillvägagångssätt möjliggör en mer robust parameteruppskattning och förbättrade kortsiktiga prognoser i situationer där det finns en stor osäkerhet i modellparametrarna. Vi visar dessa fördelar i det klassiska Lorenz-63 kaotiska systemet och i nätverk av Hindmarsh-Rose neuroner innan tillämpning på experimentellt insamlade strukturerade populationsdata. Frågan om hur man bäst kan förutsäga utvecklingen av ett dynamiskt system har fått stort intresse för forskarsamhället. Medan traditionella mekanistiska modelleringsmetoder har dominerat har datadrivna metoder som bygger på data för att bygga prediktiva modeller blivit allt populärare. Verkligheten är att båda tillvägagångssätten har sina nackdelar och begränsningar. I den här artikeln ställer vi frågan om huruvida en hybridstrategi för förutsägelse, som kombinerar egenskaper hos både mekanistisk modellering och datadriven modellering, kan erbjuda förbättringar jämfört med de fristående metoderna. Vi analyserar dessa metoders prestanda i två modellsystem och utvärderar dem sedan på experimentellt insamlade populationsdata.
I REF ) ersätts en delmängd av den mekanistiska modellens ekvationer med datadrivna icke-parametriska metoder för att förbättra förutsägelsen utöver utgångsmodellen.
Hybrid modeling and prediction of dynamical systems
{'venue': 'PLoS Computational Biology', 'journal': 'PLoS Computational Biology', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}