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대한기계학회 대한기계학회 논문집 A권 대한기계학회논문집 A권 제30권 제8호
발행연도
2006.8
수록면
923 - 930 (8page)

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A Kriging model is a sort of approximation model and used as a deterministic model of a computationally expensive analysis or simulation. Although it has various advantages, it is difficult to assess the accuracy of the approximated model. It is generally known that a mean square error (MSE) obtained from the kriging model can’t calculate statistically exact error bounds contrary to a response surface method, and a cross validation is mainly used. But the cross validation also has many uncertainties. Moreover, the cross validation can’t be used when a maximum error is required in the given region. For solving this problem, we first proposed a modified mean square error which can consider relative errors. Using the modified mean square error, we developed the strategy of adding a new sample to the place that the MSE has the maximum when the MSE is used for the assessment of the kriging model. Finally, we offer guidelines for the use of the MSE which is obtained from the kriging model. Four test problems show that the proposed strategy is a proper method which can assess the accuracy of the kriging model. Based on the results of four test problems, a convergence coefficient of 0.01 is recommended for an exact function approximation.
#Computer Experiment(전산 실험) #Kriging(크리깅) #Mean Square Error(평균제곱오차) #Sequential Sampling(순차적 실험계획)

목차

Abstract
1. 서론
2. 크리깅 근사모델
3. 크리깅 모델에서 MSE의 특성
4. 수치 예제
5. 결론
후기
참고문헌

참고문헌 (9)

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Jin, R., Chen, W. and Simpson, T. W., 2001, “Comparative Studies of Metamodelling Techniques Under Multiple Modeling Criteria,” Struct Multidisc Optim, Vol. 23, pp. 1~13. google schola Sacks, J., Welch, W. J., Mitchell, T. J. and Wynn, H. P., 1989, “Design and Analysis of Computer Experiments,” Statistical Science, Vol. 4, No. 4, pp. 409~435. google schola Currin, C., Mitchell, T., Morris, M. and Ylvisaker, D., 1991, “Bayesian Prediction of Deterministic Functions, with Applications to the Design and Analysis of Computer Experiments,” Journal of the American Statistical Association, Vol. 86, pp. 953~963. google schola Welch, W. J. and Sacks, J., 1991, “A System for Quality Improvement via Computer Experiments,” Commun. Statist.-theory meth., Vol. 20, pp. 477~495. google schola Meckesheimer, M., Booker, A. J., Barton, R. R. and Simpson, T. W., 2002, “Computationally Inexpensive Metamodel Assessment Strategies,” AIAA, Vol. 40, No. 10, pp. 2053~2060. google schola

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