کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6930508 | 867610 | 2016 | 28 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Gaussian functional regression for output prediction: Model assimilation and experimental design
ترجمه فارسی عنوان
رگرسیون عملکرد گاوسی برای پیش بینی خروجی: مدل سازی و طراحی آزمایشی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
رگرسیون عملکرد گاوسی، مدل های چند وجهی، روش متداول کاهش یافته، کاهش مدل، طراحی تجربی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نرم افزارهای علوم کامپیوتر
چکیده انگلیسی
In this paper, we introduce a Gaussian functional regression (GFR) technique that integrates multi-fidelity models with model reduction to efficiently predict the input-output relationship of a high-fidelity model. The GFR method combines the high-fidelity model with a low-fidelity model to provide an estimate of the output of the high-fidelity model in the form of a posterior distribution that can characterize uncertainty in the prediction. A reduced basis approximation is constructed upon the low-fidelity model and incorporated into the GFR method to yield an inexpensive posterior distribution of the output estimate. As this posterior distribution depends crucially on a set of training inputs at which the high-fidelity models are simulated, we develop a greedy sampling algorithm to select the training inputs. Our approach results in an output prediction model that inherits the fidelity of the high-fidelity model and has the computational complexity of the reduced basis approximation. Numerical results are presented to demonstrate the proposed approach.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Computational Physics - Volume 309, 15 March 2016, Pages 52-68
Journal: Journal of Computational Physics - Volume 309, 15 March 2016, Pages 52-68
نویسندگان
N.C. Nguyen, J. Peraire,