An efficient metamodeling approach for uncertainty quantification of complex systems with arbitrary parameter probability distributions
An efficient metamodeling approach for uncertainty quantification of complex systems with arbitrary parameter probability distributions
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一种有效的元建模方法，用于具有任意参数概率分布的复杂系统的不确定性量化
DOI：
10.1002/nme.5305
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发表时间：
2017-02
影响因子：
2.9
通讯作者：
Michael D. Todd
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hua-Ping Wan;Wei-Xin Ren;Michael D. Todd
本文提出了一种基于高斯过程模型（GPM）的复杂系统不确定性量化的有效元建模方法。所提出的基于 GPM 的方法能够有效、准确地计算模型输出的均值和方差
This paper proposes an efficient metamodeling approach for uncertainty quantification of complex system based on Gaussian process model (GPM). The proposed GPM‐based method is able to efficiently and accurately calculate the mean and variance of model out
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DOI：
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发表时间：
2014-03
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A. Kundu;F. DiazDelaO;S. Adhikari;M. Friswell
通讯作者：
A. Kundu;F. DiazDelaO;S. Adhikari;M. Friswell
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通讯作者：
V. Yadav;S. Rahman