【摘 要】
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Kriging代理模型广泛用于替代计算昂贵的工程仿真模型。而现有单个核函数Kriging建模技术的预测性能依赖于具体问题,往往在不同情况下表现差异较大,缺乏普适性和稳健性。针对该问题,研究了具有多个核函数的Kriging组合建模,提出同时考虑核函数选择和多组权重因子。首先基于随机搜索变量选择法选择显著核函数组合,其次借助K均值聚类法获得多组权重因子,最后结合选择的显著核函数和多组权重因子构建Kriging组合模型。仿真算例和工业实例的比较结果表明,所提方法不仅产生更为精确和稳健的预测,而且能为质量设计提供
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71931006,71871119),江苏省研究生科研创新计划资助项目(KYCX19_0350)。
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Kriging代理模型广泛用于替代计算昂贵的工程仿真模型。而现有单个核函数Kriging建模技术的预测性能依赖于具体问题,往往在不同情况下表现差异较大,缺乏普适性和稳健性。针对该问题,研究了具有多个核函数的Kriging组合建模,提出同时考虑核函数选择和多组权重因子。首先基于随机搜索变量选择法选择显著核函数组合,其次借助K均值聚类法获得多组权重因子,最后结合选择的显著核函数和多组权重因子构建Kriging组合模型。仿真算例和工业实例的比较结果表明,所提方法不仅产生更为精确和稳健的预测,而且能为质量设计提供
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