在存在多组实验时量化输入模型不确定性的CIRCE方法的推广
统计方法学
2023-09-11 v2 应用统计
摘要
闭合热工水力（TH）系统代码平衡方程的半经验最佳估算模型的性质，众所周知是输出预测精度不确定性的重要来源。这种称为模型不确定性的不确定性，通常由乘性（对数）高斯变量表示，其估计需要基于一组适当选择的真实实验求解反问题。TH领域中的一种方法，称为CIRCE，解决了该问题。我们在本文中将该法推广到具有各自特性（包括不同的输入条件范围和不同几何结构）的多组实验。因此为每组估计一个单独的（对数）高斯分布，以考察组间模型不确定性是否同质，或应依赖于组。为此，提出了多组CIRCE，其中为每组估计一个方差参数，同时估计一个所有组共有的均值参数，以保持最佳估算模型的唯一性。用于最大似然估计的ECME算法被适配到该情境，并应用于相关演示案例。最后，在一个实际案例中测试了该方法，以评估因实验装置几何差异而分为两组的临界质量流的不确定性。
引用
@article{arxiv.2306.02762,
title = {A generalization of the CIRCE method for quantifying input model uncertainty in presence of several groups of experiments},
author = {Guillaume Damblin and François Bachoc and Sandro Gazzo and Lucia Sargentini and Alberto Ghione},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.02762},
year = {2023}
}
备注
26 pages, 7 figures