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不同结构复杂度下结合集成学习的模型修正方法

林光伟  张熠  
【摘要】:模型不确定性不可避免地影响到数值模型分析精度和可靠性,需要找到一种合适的模型方法,从实测数据中搜索并确定真实的模型参数值。该研究采用结合了过渡马尔科夫链蒙特卡罗(TMCMC)方法的贝叶斯模型更新理论对结构模型参数进行修正。采用Kriging法和多项式混沌展开法(PCE)生成代理模型,减少了TMCMC算法的计算量。将该修正方法应用于两个不同结构复杂度的实例,包括一个十层框架和国家体育场模型。这两个模型分别代表高维线性模型和非线性模型。在两个实例下进一步讨论了贝叶斯方法中的不确定性量化,以验证代理模型的有效性和准确性。同时讨论了基于代理模型的修正方法在不同结构复杂度下的优缺点。最后,提出了利用集成学习方法改进代理模型的可能性。

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