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基于监督降维和自适应Kriging建模的高维不确定性传播方法研究
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作者 宋周洲 张涵寓 +1 位作者 刘钊 朱平 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期762-769,810,共9页
高维不确定性传播目前面临维度灾难和小样本的问题,难以利用有限的样本资源获得高精度的分析结果,针对此问题,提出了一种基于监督降维和自适应Kriging模型的高维不确定性传播方法。利用改进充分降维方法将高维输入投影到低维空间中,并利... 高维不确定性传播目前面临维度灾难和小样本的问题,难以利用有限的样本资源获得高精度的分析结果,针对此问题,提出了一种基于监督降维和自适应Kriging模型的高维不确定性传播方法。利用改进充分降维方法将高维输入投影到低维空间中,并利用Ladle估计器确定低维空间的维度。将降维投影矩阵嵌入Kriging核函数中以减少待估计超参数的数量,提高建模精度和效率。最后,创新性地定义了投影矩阵留一交叉验证误差,并基于此提出了相应的Kriging自适应采样策略,可以有效避免模型精度在自适应采样过程中发生较大波动。数值算例与工程案例的结果表明,相比现有方法,所提方法能够以较少的样本点获得高精度不确定性传播结果,对复杂装备结构的不确定性分析和设计具有一定参考作用。 展开更多
关键词 高维不确定性传播 监督降维 KRIGING模型 自适应采样
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