Abstract - Scenario upptäckt är en ny deltagande modellbaserad metod för scenarioutveckling i närvaro av djup osäkerhet. Scenario upptäckt bygger på användningen av statistiska maskininlärning algoritmer. Den mest använda algoritmen är Patient Rule Induction Method. Denna algoritm identifierar regioner i den osäkra modellen ingångsutrymme som är mycket prediktiva för att producera modellresultat som är av intresse. För att identifiera dessa regioner använder PRIM i huvudsak en klättringsoptimering. Detta tyder på att PRIM kan lida av de vanliga defekterna i klättring optimering algoritmer, inklusive lokala optima, platåer, och åsar och gränder. När det gäller PRIM är dessa problem ännu mer uttalade när det gäller heterogena data. Med inspiration från maskininlärning forskning om slumpmässiga skogar, presenterar vi en förbättrad version av PRIM. Denna förbättrade version bygger på idén att utföra flera PRIM-analyser baserat på slumpmässigt utvalda funktioner och kombinera dessa resultat med hjälp av en paketeringsteknik. Metodens effektivitet visas genom en fallstudie av scenariofyndigheten för övergången av det europeiska energisystemet till en mer hållbar funktion, med fokus på att identifiera scenarier där övergången misslyckas.
I REF föreslås ett förpackningsförfarande.
Improving scenario discovery by bagging random boxes
{'venue': "Proceedings of PICMET '14 Conference: Portland International Center for Management of Engineering and Technology; Infrastructure and Service Integration", 'journal': "Proceedings of PICMET '14 Conference: Portland International Center for Management of Engineering and Technology; Infrastructure and Service Integration", 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}