用于异方差随机模拟均值响应面预测的全贝叶斯序贯设计

我们提出了一种全贝叶斯序贯策略，用于预测异方差随机模拟函数的均值响应面。利用双高斯过程作为代理模型，并基于经验期望积分均方预测误差的准则，我们的方法在充分考虑参数不确定性的情况下序贯选择信息性设计点。采用序贯重要性采样来高效更新参数的后验分布。我们的策略针对昂贵的模拟函数量身定制，在有限预算下实现鲁棒预测精度至关重要。我们通过合成示例说明了其相对于现有方法的潜在优势。然后我们将所提出的策略应用于木框架看台建筑抗震设计中的一个真实激励应用。