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为解决具有多元不同类型输出的仿真模型校准问题,提出一种基于优化和元模型的仿真模型校准方法.首先提出一种基于双层嵌套拉丁超立方抽样(LHS)的不确定性参数传播方法,获得系统同时含有认知和固有不确定性时的输出;其次,给出一种基于数据特征的仿真输出一致性度量方法,实现仿真多元异类输出的一致性度量;进而,利用随机Kriging模型拟合认知不确定性抽样样本与仿真输出一致性度量结果的元模型,并在该元模型上通过遗传算法实现校准过程.最后,通过实例验证了本文所提方法的有效性. 相似文献
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为了解决考虑不确定性时仿真系统动态输出验证问题,提出一种基于数据特征的仿真系统动态输出验证方法。首先在给出数据特征度量模型集概念的基础上,定义了形状、位置、频谱3方面的差异特征度量模型;然后分别构建仿真系统输出和参考输出的标准序列,建立仿真系统和参考系统动态输出的数据特征矩阵;再者,应用基于核密度估计的改进贝叶斯因子法实现仿真系统动态输出统计特性的一致性度量,从而完成动态输出的验证;最后,通过实例应用对所提方法进行了验证。 相似文献
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