news 2026/4/28 15:22:02

50、不确定性量化实验设计:采样策略与桁架结构分析

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张小明

前端开发工程师

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50、不确定性量化实验设计:采样策略与桁架结构分析

不确定性量化实验设计:采样策略与桁架结构分析

1. 输入向量与采样策略比较

1.1 输入向量构成

输入向量由三个独立同分布(i.i.d)的均匀随机变量 $X_i \sim U(-\pi, \pi)$ 组成。在这个例子中,系数值选取为 $a = 7$,$b = 0.1$。

1.2 采样策略误差估计比较

为了比较各种采样策略的性能,我们使用上一节介绍的误差估计方法。为了进行验证,采用基于蒙特卡罗模拟(MCS)的方法,验证集大小 $N_v = 1000$。

考虑实验设计(ED)大小从 $N = 50$ 到 $200$,计算均方误差(MSE)和留一法误差($\epsilon_{LOO}$),结果如图 1 所示。

采样方法误差估计表现
拉丁超立方采样(LHS)在所有 ED 大小下,MSE 和 $\epsilon_{LOO}$ 均下降,且重复之间的变异性较小,尤其是 ED 大小增加时,表现更稳定。
其他设计方案(除 MCS 外)误差估计值持续下降。
蒙特卡罗采样(MCS)误差估计值保持稳定。

总体而言,较大的 ED 似乎能提高元模型的准确性。此外,重要性采样(IS)和

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