贝叶斯框架下大坝渗流参数反演组合代理模型研究 被引量：18

1

作者 余红玲 王晓玲 +3 位作者 王成 曾拓程 余佳 盖世聪 《水利学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第3期306-315,324,共11页

渗流参数贝叶斯反演的关键在于解决对渗流正演模型大量调用而导致的计算耗时问题。现有提高贝叶斯反演计算效率的研究大多采用基于单一机器学习算法的代理模型,计算精度较低。针对上述问题,本文提出一种贝叶斯框架下大坝渗流参数反演组... 渗流参数贝叶斯反演的关键在于解决对渗流正演模型大量调用而导致的计算耗时问题。现有提高贝叶斯反演计算效率的研究大多采用基于单一机器学习算法的代理模型,计算精度较低。针对上述问题,本文提出一种贝叶斯框架下大坝渗流参数反演组合代理模型。该方法在贝叶斯框架下集成支持向量回归(SVR)、Kriging和多元自适应回归样条(MARS)三种机器学习算法。其中,利用差分进化自适应Metropolis(DREAMZS)算法并行采样的优势计算权重系数的随机分布函数,在考虑不确定性的条件下获得模型权重系数。案例分析表明,相比于运行一次至少需要耗费4 h的渗流数值模型,本文所提组合代理模型运行一次仅需几秒钟,显著提高了贝叶斯反演的计算效率;此外,本文所提反演方法相比于基于SVR、Kriging和MARS的贝叶斯反演方法能够获得更准确的反演结果,其平均精度分别提高了13.78%、19.34%和12.27%,为大坝渗流参数反演提供了一种新思路。 展开更多

关键词 渗流参数 贝叶斯反演 组合代理模型 DREAMZS算法 SVR KRIGING MARS

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地下水DNAPLs污染修复多相流模拟的替代模型 被引量：7

2

作者 侯泽宇 王宇 卢文喜 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期2913-2920,共8页

应用克里格法、支持向量回归法、核极限学习机法建立多相流模拟模型的替代模型,并应用集对分析法建立组合替代模型,通过将多种替代模型进行对比,分析不同替代模型在地下水DNAPLs污染修复多相流模拟问题中的适用性.结果表明,3种单一替代... 应用克里格法、支持向量回归法、核极限学习机法建立多相流模拟模型的替代模型,并应用集对分析法建立组合替代模型,通过将多种替代模型进行对比,分析不同替代模型在地下水DNAPLs污染修复多相流模拟问题中的适用性.结果表明,3种单一替代模型中,克里格模型的精度最高,其次是核极限学习机模型,最后是支持向量回归模型;应用集对分析原理建立集对权组合替代模型,与单一替代模型相比,其模拟模型的逼近精度更高,且提升效果十分显著,平均残差和平均相对误差分别为0.4009%和0.5373%;集对权组合替代模型运行一次仅需1.5s,选择组合替代模型代替多相流模拟模型进行地下水DNAPLs污染的修复方案优选分析,能够大幅减小模拟-优化过程的计算负荷,并保持较高的计算精度. 展开更多

关键词 DNAPLs 地下水污染 修复方案设计 多相流模拟 组合替代模型

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结合特征扰动与分配策略的集成辅助多目标优化算法 被引量：7

3

作者 刘子怡 王宇嘉 +2 位作者 孙福禄 贾欣 聂方鑫 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期115-123,共9页

代理模型利用近似预测代替算法对多目标优化问题的真实评价,大幅减少了算法寻优所需的真实适应度评估次数。为提高代理模型在求解高维问题时的准确性并降低计算开销,提出一种基于特征扰动与分配策略的集成辅助多目标优化算法。将径向基... 代理模型利用近似预测代替算法对多目标优化问题的真实评价,大幅减少了算法寻优所需的真实适应度评估次数。为提高代理模型在求解高维问题时的准确性并降低计算开销,提出一种基于特征扰动与分配策略的集成辅助多目标优化算法。将径向基函数网络代理模型与支持向量机回归代理模型作为集成过程中的基模型,降低算法在高维问题上的计算开销。结合特征扰动与基于记忆的影响因子分配策略构建集成代理模型,提高集成准确性。使用集成预测值与不确定信息加权辅助管理集成代理模型,平衡全局搜索与局部探索,增强算法在目标空间中的寻优能力。实验结果表明,该算法在ZDT1~ZDT3和ZDT6测试问题上所得解集的分布性与收敛性相比经典算法更好,并且当决策变量维数增加时,使用集成代理模型相比于Kriging代理模型约减少了90%的适应度评估次数,同时可获得更准确的预测结果。 展开更多

关键词 集成代理模型 多目标优化 特征扰动 历史记忆 不确定信息

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基于聚合代理模型的土压平衡盾构刀盘轻量化设计方法 被引量：5

4

作者 马军 尹春洋 +4 位作者 李医中 曹阳 李晓科 韩新雨 范磊 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期310-319,共10页

针对现有盾构刀盘轻量化设计计算成本高、多依赖经验的不足,提出一种基于聚合代理模型的土压平衡盾构刀盘轻量化设计方法。通过熵权TOPSIS综合贡献度分析筛选出对刀盘质量、最大变形和最大应力影响显著的结构参数作为设计变量,采用加权... 针对现有盾构刀盘轻量化设计计算成本高、多依赖经验的不足,提出一种基于聚合代理模型的土压平衡盾构刀盘轻量化设计方法。通过熵权TOPSIS综合贡献度分析筛选出对刀盘质量、最大变形和最大应力影响显著的结构参数作为设计变量,采用加权径向基函数模型、Kriging模型和支持向量回归模型的聚合代理模型来拟合设计变量与最大变形和最大应力约束响应间的隐式关系。在上述基础上构建了土压平衡盾构刀盘轻量化设计模型,并以序列二次规划算法进行优化求解。有限元仿真实验结果表明,所提出的轻量化设计方法实现土压平衡盾构刀盘减重7.44%,且能满足刀盘应力和变形要求,轻量化效果良好。 展开更多

关键词 土压平衡盾构机 刀盘 聚合代理模型 轻量化设计 熵权TOPSIS

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坝基灌浆量预测ISSA-Stacking集成学习代理模型研究 被引量：2

5

作者 祝玉珊 王晓玲 +3 位作者 崔博 陈文龙 轩昕祺 余红玲 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期174-185,共12页

灌浆量预测对坝基灌浆施工具有重要意义.由于灌浆工程隐蔽且复杂,传统方法难以实现准确高效的灌浆量预测.代理模型是一种能够建立影响因素与响应值之间近似关系的快速求解方法,然而单一代理模型的预测稳定性和准确性较低,组合代理模型... 灌浆量预测对坝基灌浆施工具有重要意义.由于灌浆工程隐蔽且复杂,传统方法难以实现准确高效的灌浆量预测.代理模型是一种能够建立影响因素与响应值之间近似关系的快速求解方法,然而单一代理模型的预测稳定性和准确性较低,组合代理模型仅将单一模型结果进行加权平均,预测精度仍有待提高.为解决上述问题,本文提出一种ISSA-Stacking集成学习代理模型新方法用于灌浆量预测研究.首先,针对灌浆量预测具有数据量小、影响因素与灌浆量之间非线性关系复杂且预测不确定性较大等特性,基于Stacking集成学习策略,选取在小样本预测中表现优越的支持向量回归(SVR)、具有良好非线性拟合能力的BP神经网络(BPNN)和预测泛化性能及稳定性高的随机森林(RF)等算法作为基学习器,采用自适应学习和不确定性处理能力强的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)作为元学习器以集成上述机器学习算法的优势,构建具有更优预测性能和泛化能力的Stacking集成学习方法作为代理模型;其次,为进一步提高模型预测精度,采用混沌理论和Lévy飞行策略改进的麻雀搜索算法(ISSA)对集成学习代理模型进行参数同步优化;最后,将所提ISSA-Stacking集成学习代理模型应用于某实际灌浆工程的灌浆量预测并与其他方法进行对比分析.结果表明,所提方法具有较高的预测精度,绝对平均误差仅为0.21 m^(3);与组合代理模型及单一代理模型(SVR、BPNN和RF)相比,平均精度分别提高24.34%、30.84%、32.68%和26.56%,为灌浆量预测提供了一种新思路. 展开更多

关键词 灌浆量预测 Stacking集成学习方法 代理模型 麻雀搜索算法

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基于组合代理模型的三角履带轮多工况疲劳优化 被引量：5

6

作者 李永欣 常涛 +3 位作者 杨立明 李凯伦 孙银旭 吴凤和 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期1088-1094,共7页

应急救援车辆的三角履带轮需要在各种地形和路况条件下具备高机动性和可靠性。针对三角履带支撑架在多工况疲劳优化中的计算时程过长问题,以组合代理模型来加速优化求解,为了保证代理模型的精度,提出新的代理模型评价指标。首先,对可更... 应急救援车辆的三角履带轮需要在各种地形和路况条件下具备高机动性和可靠性。针对三角履带支撑架在多工况疲劳优化中的计算时程过长问题,以组合代理模型来加速优化求解,为了保证代理模型的精度,提出新的代理模型评价指标。首先,对可更换三角履带轮的支撑架在四个工况下的疲劳寿命进行分析;然后,以克里金模型和响应面模型为基础对支撑架的质量及四个工况的疲劳寿命进行组合代理模型的构建,其中,为了在寻优过程中更易逼近组合代理模型的全局最优点,使得预测值和观测值具有一致的凹凸性,提出了局部趋势误差作为构建组合代理模型的评价标准;最后,对支撑架的数学模型进行了尺寸优化。结果表明,组合代理模型不但保证了计算精度,而且具备一定的鲁棒性,减重后的三角履带轮在保证质量的前提下寿命提高了43.59%。 展开更多

关键词 三角履带轮 多工况尺寸优化 组合代理模型 疲劳寿命 局部趋势误差

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基于组合模型的复杂系统超多目标优化算法 被引量：1

7

作者 游雄雄 牛占文 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1201-1212,共12页

代理模型辅助进化算法广泛用于昂贵的复杂工程系统优化设计,能够加速找到问题的最优解集。然而,单个模型预测性能依赖于具体问题,并且随着目标个数的增加,预测性能的不确定性将随之增加。因此,提出一种基于组合模型的复杂系统超多目标... 代理模型辅助进化算法广泛用于昂贵的复杂工程系统优化设计,能够加速找到问题的最优解集。然而,单个模型预测性能依赖于具体问题,并且随着目标个数的增加,预测性能的不确定性将随之增加。因此,提出一种基于组合模型的复杂系统超多目标优化算法。首先,建立组合代理模型并结合随机参考向量替代机制,以更好地搜索超多目标问题的非支配解集。其次,基于改进的统计下限最小值(LCB)准则及自适应个体选择策略选择优秀个体进行真实评估,以更新组合代理模型,使其能更好地辅助算法找到最优解集。最后,通过所提算法与已有代理模型进化算法在一系列测试函数和工程优化实例上的对比结果表明,所提算法具有良好的性能和潜力。 展开更多

关键词 超多目标优化 组合代理模型 统计下限最小值准则 个体选择策略

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一种优化迭代权因子的组合代理模型构建方法 被引量：4

8

作者 李志华 曾慧毅 +1 位作者 聂超 刘婷婷 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第7期391-397,共7页

代理模型常被用来取代复杂工程问题中的仿真模型。为了提高代理模型的效率、精度和鲁棒性,提出一种优化迭代权因子的组合代理模型构建方法。首先采用留一交叉验证策略和预测平方和P来计算初始权因子,然后对权因子进行迭代,并在每次迭代... 代理模型常被用来取代复杂工程问题中的仿真模型。为了提高代理模型的效率、精度和鲁棒性,提出一种优化迭代权因子的组合代理模型构建方法。首先采用留一交叉验证策略和预测平方和P来计算初始权因子,然后对权因子进行迭代,并在每次迭代的过程中对其进行更新,直至最终得到的组合代理模型达到理想的预测精度。为了验证该方法的有效性,对3个基准问题和1个工程实例构建了3种元模型和5种组合代理模型,并从效率、精度和鲁棒性等方面进行性能比较。结果表明本文所提出的方法不仅能得到高精度和高鲁棒性的代理模型,而且能有效缩短模型的构建时间。 展开更多

关键词 元模型 组合代理模型 权因子 预测精度

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EW组合近似模型在概念铝车架断面轻量化设计中的应用 被引量：2

9

作者 王哲阳 王震虎 +2 位作者 张松波 李皓 李落星 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2020年第4期126-134,共9页

首先提出一种组合近似模型的建立方法——EW法,并将其用于铝合金车架弯、扭刚度和弯、扭模态性能的预测中,对比其与另外3种单一近似模型Kriging、RBF、RSM以及两种组合近似模型EI、EG的预测性优劣,结果表明,采用EW法建立的近似模型在组... 首先提出一种组合近似模型的建立方法——EW法,并将其用于铝合金车架弯、扭刚度和弯、扭模态性能的预测中,对比其与另外3种单一近似模型Kriging、RBF、RSM以及两种组合近似模型EI、EG的预测性优劣,结果表明,采用EW法建立的近似模型在组合近似模型中有最高的预测精度与预测稳定性,且与单一近似模型RBF在具有相近预测稳定性的情况下比较,弯曲刚度、扭转刚度、弯曲模态及扭转模态预测精度R 2的均值分别高出1.33%、0.50%、1.76%和4.97%,RMAE的均值分别减小56.3%、58.0%、41.0%和25.6%。基于上述分析,选择预测能力最强的EW法建立组合近似模型,采用退火算法对概念铝车架断面尺寸进行轻量化设计,结果表明,在弯曲刚度和扭转刚度分别提升1.79%、2.67%,弯曲模态和扭转模态分别提升3.47%、1.04%的情况下,质量降低4.98 kg,轻量化效果明显。 展开更多

关键词 组合近似模型 概念模型 铝合金 断面优化 轻量化设计

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基于聚类的代理模型构建策略 被引量：1

10

作者 陈彧 杨媛媛 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第6期1623-1630,共8页

为提高代理模型效率,对数据进行聚类,根据模型构建的需求从聚类结果中选择少量数据训练模型参数,得到一种基于聚类的代理模型构建策略。以该策略构建的代理模型作为近似评价模型,设计一种基于聚类的代理模型辅助粒子群优化算法,提出一... 为提高代理模型效率,对数据进行聚类,根据模型构建的需求从聚类结果中选择少量数据训练模型参数,得到一种基于聚类的代理模型构建策略。以该策略构建的代理模型作为近似评价模型,设计一种基于聚类的代理模型辅助粒子群优化算法,提出一种以代理模型辅助迭代搜索作为加速策略的混合变量多目标进化算法。数值实验结果表明,基于聚类的代理模型构建策略具有时间复杂度低、模型构造效率高的优点,模型辅助的迭代搜索过程具有较好的全局探索和局部开发能力。 展开更多

关键词 代理模型 模型管理 粒子群优化算法 集成代理模型 聚类

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EWL组合近似模型在铝车身轻量化优化中的应用 被引量：1

11

作者 王震虎 董丽君 +2 位作者 张松波 黄中华 李落星 《汽车工程学报》 2023年第3期326-336,共11页

以铝车身为研究对象,基于详细接头建立了铝车身参数化概念模型,其与车身详细模型的误差控制在15%以内,满足工程开发要求。采用相对灵敏度分析法筛选出铝车身的8个关键断面作为设计变量。提出EWL组合近似模型;运用最优拉丁超立方设计(Opt... 以铝车身为研究对象,基于详细接头建立了铝车身参数化概念模型,其与车身详细模型的误差控制在15%以内,满足工程开发要求。采用相对灵敏度分析法筛选出铝车身的8个关键断面作为设计变量。提出EWL组合近似模型;运用最优拉丁超立方设计(Optimal Latin Hypercube Design,OLHD)采样法分别建立基础性能的KRI、响应面法(Response Surface Methodology,RSM)、径向基函数(Radial Basis Function,RBF)法、反比例平均化(EI)法、启发式计算(EG)法和EWL组合近似模型,通过对比分析误差评价指标得出EWL组合近似模型具有最优的拟合精度和稳定性。综合运用EWL组合优化模型和组合优化算法,即全局自适应模拟退火算法(Adaptive Simulated Algorithms,ASA)和梯度序列二次规划(Non-linear Programming by Quadratic Lagrangian,NLPQL)法的组合优化策略对参数化概念铝车身模型进行轻量化优化。结果表明,在4项基础性能不降低的情况下实现铝车身质量减轻6.7 kg,占整车质量的6.58%,且试验误差控制在10%以内,取得了较好的轻量化效果,为概念设计阶段的铝车身轻量化设计提供指导。 展开更多

关键词 铝车身 组合近似模型 刚度 模态 轻量化

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渐进式深度集成架构搜索算法研究

12

作者 朱光辉 祁加豪 +2 位作者 朱振南 袁春风 黄宜华 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期2041-2065,共25页

深度神经网络已在各个领域取得巨大成功.然而,深度学习模型并不只包含深度神经网络.近年来,以深度森林为代表的深度集成学习模型,凭借着无需反向传播训练、计算开销更小、模型复杂度支持自适应确定以及表数据建模任务性能优异等特点,引... 深度神经网络已在各个领域取得巨大成功.然而,深度学习模型并不只包含深度神经网络.近年来,以深度森林为代表的深度集成学习模型,凭借着无需反向传播训练、计算开销更小、模型复杂度支持自适应确定以及表数据建模任务性能优异等特点,引起了学界和业界的广泛关注,并且取得了良好的应用效果.深度森林为探索DNN(Deep Neural Network)之外的深度学习模型打开了另一扇门.然而,现有的深度集成模型主要以深度森林为主,深度集成架构较为单一,基学习器的数量与集成方式较为固定,需要探索除深度森林之外的深度集成学习模型架构.另外,实际应用中,很难存在一种深度集成学习模型架构能够在不同数据集上均取得优异性能,尤其是对于数据特征差异较大的表格型数据集.因此,也需要一种高效的数据自适应的深度集成学习架构设计方法.为此,本文从搜索空间和搜索算法两个层面,研究提出了一种高效的基于代理模型的渐进式深度集成架构搜索方法PMPAS(Proxy Model-based Progressive Architecture Search).首先,通过归纳分析已有深度集成学习模型的特点,给出了深度集成架构的形式化定义.其次,研究提出了两种全新的深度集成架构搜索空间,即基于完全并行的搜索空间和基于有向无环图的搜索空间.然后,在上述两种搜索空间的基础上,研究提出了基于代理模型的渐进式搜索方法与算法,实现从简单到复杂逐步地在搜索空间中进行探索,并采用代理模型作为指导,降低模型评估开销.最后,本文从时间复杂度和空间复杂度两个方面对搜索算法进行分析.在分类、回归等公开的表格型数据集上的大量实验结果表明,通过PMPAS算法搜索得到的深度集成架构,其性能不仅优于已有的集成学习模型、深度学习模型以及以深度森林为代表的深度集成学习模型,而且优于已有的自动化模型选择 展开更多

关键词 深度学习 深度集成架构 架构搜索 代理模型

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基于两点模型选择的离线数据驱动进化优化算法

13

作者 包建阳 吕秋月 孙越泓 《南京师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期1-8,共8页

基于两点模型选择的离线数据驱动进化优化算法主要用于解决目标计算复杂度高的离线优化问题.在模型建立过程中,建立多个代理模型,而后运用模型选择策略,从中选择部分代理模型,组成集成模型.同时,模型选择策略概率被采用,用来提高算法通... 基于两点模型选择的离线数据驱动进化优化算法主要用于解决目标计算复杂度高的离线优化问题.在模型建立过程中,建立多个代理模型,而后运用模型选择策略,从中选择部分代理模型,组成集成模型.同时,模型选择策略概率被采用,用来提高算法通用性和减少时间复杂度.该算法在常见的基准测试函数上进行了数值实验,与其他先进的算法进行了比较,实验结果表明,新算法更具有优势. 展开更多

关键词 集成学习 进化算法 离线数据驱动优化 代理模型

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基于混合近似模型的镁合金差温成形压边圈结构形状优化 被引量：3

14

作者 谢延敏 唐维 +2 位作者 黄仁勇 张飞 潘贝贝 《塑性工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期22-29,共8页

为提高差温成形冲压件的成形质量，提出一种自适应SVR-ELM混合近似模型，并应用于压边圈结构优化。基于NUMISHE-ET2011中的镁合金十字杯形件差温成形有限元模型，对影响成形质量的压边圈关键区域进行分区并作为输入变量，建立分区与成... 为提高差温成形冲压件的成形质量，提出一种自适应SVR-ELM混合近似模型，并应用于压边圈结构优化。基于NUMISHE-ET2011中的镁合金十字杯形件差温成形有限元模型，对影响成形质量的压边圈关键区域进行分区并作为输入变量，建立分区与成形件侧壁厚度均匀性之间的SVR-ELM混合近似模型，采用启发式算法求解混合近似模型权系数。基于自适应方法更新混合近似模型，通过粒子群算法对近似模型寻优以获得最佳压边圈子区域组合，通过对板料法兰部位温度场的控制，实现法兰各区域塑性差异化，更好的控制材料流动。基于形状优化理论对压边圈应力集中区域进行形状优化，改善其应力分布。利用优化后的压边圈对十字杯形件进行数值模拟，结果表明，与原压边圈成形试验值相比，优化后的压边圈能有效提高板料成形厚度均匀性。 展开更多

关键词 差温成形 自适应SVR-ELM混合近似模型 粒子群算法 压边圈 形状优化

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