【摘 要】
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对复杂随机系统进行统计矩分析时,双变量降维近似模型一定程度上可以缓解“维数灾难”。但当系统维数较高时,双变量分量函数较多,计算量仍然较大。为此,该文将降维近似和Krig
【机 构】
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重庆大学土木工程学院,山地城镇建设与新技术教育部重点实验室（重庆大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51678092),中央高校科研基本业务费项目(2019CDXYTM0032),国家重点研究计划项目(2018YFC0809400)
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对复杂随机系统进行统计矩分析时,双变量降维近似模型一定程度上可以缓解“维数灾难”。但当系统维数较高时,双变量分量函数较多,计算量仍然较大。为此,该文将降维近似和Kriging代理模型有机结合起来,提出了一类高效、合理的改进点估计法。充分考虑函数逼近和数值积分中积分点的特点,提出了“米”字形的选点策略,并基于此发展了双变量分量函数的Kriging近似模型;将此近似模型用于原函数和矩函数的双变量降维近似模型中双变量分量函数的近似,分别建立了基于原函数近似和矩函数近似的统计矩改进点估计法;通过多个算例对该文提出
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