技術(shù)特征：

1.一種基于混合測度的逐點加權(quán)混合代理模型的建模方法，其特征在于，包括如下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于混合測度的逐點加權(quán)混合代理模型的建模方法，其特征在于，所述步驟1具體包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于混合測度的逐點加權(quán)混合代理模型的建模方法，其特征在于，所述步驟2具體包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于混合測度的逐點加權(quán)混合代理模型的建模方法，其特征在于，所述步驟3具體包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于混合測度的逐點加權(quán)混合代理模型的建模方法，其特征在于，所述步驟4具體包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于混合測度的逐點加權(quán)混合代理模型的建模方法，其特征在于，所述步驟5具體包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于混合測度的逐點加權(quán)混合代理模型的建模方法，其特征在于，所述步驟6具體包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于混合測度的逐點加權(quán)混合代理模型的建模方法，其特征在于，所述步驟7具體包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于混合測度的逐點加權(quán)混合代理模型的建模方法，其特征在于，所述步驟8具體包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于混合測度的逐點加權(quán)混合代理模型的建模方法，其步驟包括：抽取訓練樣本；構(gòu)建四種子代理模型并進行超參數(shù)優(yōu)化；根據(jù)LOO交叉驗證誤差和GMSE誤差，確定每個樣本點的局部基準模型以及全局基準模型，并確定全局權(quán)重系數(shù)；樣本密度的確定；局部精度的估計；局部權(quán)重系數(shù)的確定；獲得基于局部誤差測度的初步混合代理模型；獲得基于混合測度的逐點加權(quán)混合代理模型。本發(fā)明所提出的的法保證每個預測點都應盡可能地由其對應的具有最佳預測能力的局部子代理模型進行預測，局部擬合精度進一步提升，同時通過與具有最佳全局擬合精度的全局基準模型再混合，進一步提高了逐點加權(quán)混合代理模型的全局擬合精度。

技術(shù)研發(fā)人員：高強,彭振,郭姝含,趙莨郁,王曉宇,殷國棟,莊偉超
受保護的技術(shù)使用者：東南大學
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9