Kriging代理模型下基于垂距的多点取样算法

代理模型由于可以有效地缩减学科分析时间，被广泛应用于优化领域。而构建高精度代理模型则取决于样本点在设计空间中的分布。为了建立拟合效率高的近似模型，在已有Kriging代理模型基础上，提出一种基于垂距和最大化点均方差取样（Integrated mean square error, IMSE）的多点取样算法，以保证预测精度的同时减少样本数量。该方法将垂距作为判定设计变量取值的标准，进行数据点的初步筛选。选取高斯函数作为设计点之间的相关函数，并且在边缘附近进一步修正。针对实际算例，将该取样算法与多点加点准则比较，结果表明使用的方法在保证全局精度的基础上，采用较少的采样点构建代理模型，具有较高的局部近...

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Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	机械工程学报 2015, Vol.51 (9), p.153-158
1. Verfasser:	陈霞 李磊 岳珠峰 仝福娟 刘博
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Schlagworte:	Kriging模型 取样算法 垂距 最大化均方差 相关函数
Online-Zugang:	Volltext
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