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一种基于筛选的梯度增强Kriging建模方法。(英语) Zbl 07186512
通过从梯度中挖掘辅助信息,可以提高Kriging模型的精度。然而,大幅增加的模特训练时间往往难以负担。因此,本文提出了一种新的梯度增强Kriging建模方法,该方法只利用部分梯度集。在该方法的框架内,可以实现模型精度和建模效率之间的平衡。更具体地说,利用特征选择技术估计每个输入变量对输出的影响并进行排序。在此基础上,提出了一种经验评价准则,以便于梯度的选择。五个代表性的数值基准从10-D到30-D和一个翼型优化形状设计18个变量用于验证。结果表明,与传统的梯度增强Kriging方法相比,该方法的建模时间明显缩短,但精度损失可忽略不计。因此,所提出的代理建模方法可以为高维问题的逼近提供一种替代方法。
理学硕士:
68 计算机科学
91 博弈论、经济学、金融学和其他社会和行为科学
软件:
鲮鱼;自我;;苏2
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全文: 内政部
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