基于样本点显著性及嵌套正交设计的序贯设计及建模方法

摘要：

针对高度非线性且存在多极值质量特性的复杂作用关系过程,采用最小二乘支持向量回归(LS-SVR)和嵌套正交设计进行序贯设计及建模.首先给出了LS-SVR支持向量的统计分布,构造了显著性检验统计量,以此反映样本点的显著性;其次,以正交设计为初始设计,建立过程的LS-SVR模型,而后在显著性较高的样本点附近子区域,嵌套入与初始设计不同的正交设计,再拟合新的LS-SVR模型.研究表明,对样本点的显著性检验,更贴合支持向量的波动特性;嵌套正交设计提供了较为规则的子区域划分和实验点添加方法,降低了序贯设计难度.与一次性LHS设计和传统路径式序贯设计相比,方法的预测均方误差降低27％以上,最大预测偏差降低2％以上;方法在发现更多极值点的基础上,得到了更优的质量特性,且样本量降低了13％.

关键词：序贯设计、多极值质量特性、参数优化、最小二乘支持向量回归

所属期刊栏目：39

分类号：O212.6(概率论与数理统计)

资助基金：国家自然科学基金71571168,U1604262;河南省高校科技创新人才支持计划人文社科类2019-cx-007;郑州大学管理工程学院优秀教师发展基金

在线出版日期：2019-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：2398-2411