Det har blivit vanligt att använda komplexa datormodeller för att förutsäga utfall i regioner där data inte finns. Vanligtvis måste dessa modeller kalibreras och valideras med hjälp av vissa experimentella data, som ofta består av flera korrelerade utfall. Dessutom kan vissa av modellparametrarna vara kategoriska till sin natur, t.ex. en pekarvariabel till alternativa modeller (eller undermodeller) för en del av systemets fysik. Här presenterar vi ett allmänt tillvägagångssätt för kalibrering i sådana situationer där en emulator av de beräkningskrävande modellerna och en avvikelseterm från modellen till verkligheten representeras inom en Bayesian Smoothing Spline (BSS) ANOVA ram. BSS-ANOVA-ramverket har flera fördelar jämfört med den traditionella Gaussiska processen, inklusive enkel hantering av kategoriska ingångar och korrelerade utgångar, och förbättrad beräkningseffektivitet. Slutligen tillämpas detta ramverk på problemet som motiverade dess utformning; en kalibrering av en beräkningsvätska dynamik modell av en bubblande fluidized som används som en absorber i ett CO 2 fångstsystem.
I REF föreslås en kalibreringsmetod som kan hantera kategoriska ingångar inom ramen för Bayesian utjämningsspline ANOVA.
Calibration of Computational Models with Categorical Parameters and Correlated Outputs via Bayesian Smoothing Spline ANOVA
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Methodology', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}