[发明专利]一种拉丁超立方抽样相关性控制方法在审
| 申请号： | 202010750328.0 | 申请日： | 2020-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN112001065A | 公开（公告）日： | 2020-11-27 |
| 发明（设计）人： | 李伟;李景;李爽;杨明;马萍 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06F17/18;G06F17/16;G06N3/00 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 刘景祥 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 拉丁 立方 抽样 相关性 控制 方法 | ||
1.一种拉丁超立方抽样相关性控制方法，其特征在于，所述控制方法包括以下步骤：
S100、将实测数据总体中的每一个变量划分为ns个LHS等概率区间；
S200、从CSTM映射出一个LHS等概率区间矩阵CSTMindex，运用unique_rows函数从CSTMindex中随机抽取一部分保留下来；
S300、对Gibbs算法进行改进，从而补齐步骤二中丢失的样本点；
S400、将步骤一至步骤三合并为启发式初始化策略；
S500、利用所述启发式初始化策略得到MPSO的初代粒子，利用MPSO，使得RSTM的相关系矩阵与CSTM的相关系数矩阵尽可能的接近，从而进一步减小RSTM与CSTM之间的相关性误差。
2.根据权利要求1所述的一种拉丁超立方抽样相关性控制方法，其特征在于，在S100前，还包括以下步骤：
S000、假设实测数据总体有n个样本点，每个样本点有m个变量，用n行m列的矩阵CSTM表示；
S050、假设仿真实验需要ns个样本点，用ns行m列的矩阵RSTM表示。
3.一种拉丁超立方抽样相关性控制方法，其特征在于，所述控制方法包括以下步骤：
S100、将实测数据总体中的每一个变量划分为ns个LHS等概率区间；
S200、从CSTM映射出一个LHS等概率区间矩阵CSTMindex，运用unique_rows函数从CSTMindex中随机抽取一部分保留下来；
S300、对Gibbs算法进行改进，从而补齐步骤二中丢失的样本点；
S400、将步骤一至步骤三合并为启发式初始化策略；
S500、利用所述启发式初始化策略产生初始解，利用组合优化法进一步优化，使得RSTM的相关系矩阵与CSTM的相关系数矩阵尽可能的接近，从而进一步减小RSTM与CSTM之间的相关性误差。
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