论文摘要
针对模型响应不确定性的稳健参数设计问题,在高斯过程回归(Gaussian process regression, GPR)建模的框架下,结合贝叶斯超参数最大后验(Maximum a posteriori estimation, MAP)估计和多目标线性加权方法构建一个新的优化模型.首先,利用MAP方法获得最优超参数组合,构建高斯回归模型;然后,考虑响应不确定性与响应之间的交互效应,采用线性加权准则,构建多响应稳健优化模型;最后,利用聚类分析方法获得最优参数解.该方法考虑了输出响应不确定性对优化结果的影响,权衡了最优因子水平与多元质量特性之间的关系.结合实际案例和软件仿真对所提出方法进行实证研究,结果表明,该方法能够较好地兼顾输出响应的最优性和稳健性,从而实现稳健参数设计.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 冯泽彪,汪建均
关键词: 高斯过程模型,不确定性,多响应,最大后验估计,线性加权,稳健参数设计
来源: 控制与决策 2019年02期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 数学
单位: 南京理工大学经济管理学院
基金: 国家自然科学基金项目(71771121,71371099,71471088),中央高校基本科研业务费专项资金项目(30915011102)
分类号: O212.1
DOI: 10.13195/j.kzyjc.2018.0995
页码: 233-242
总页数: 10
文件大小: 1101K
下载量: 205
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