公开(公告)号：CN113591383B

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202110880709.5

申请日：2021-08-02

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 张超 ,  宋学官 ,  徐悦淇

IPC: G06F30/27 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06N20/00 ,  G06F111/08

Abstract: 本发明公开了一种面向多保真度数据的数字孪生建模方法及预测系统，其中，建模方法包括：获取多保真度数据集；采用随机投影方法或提升方法提取多保真度数据集中输入的低保真度数据信息；将高保真度数据集的输入与提取的对应的低保真度数据信息组合成新的向量；采用降维算法将新的向量映射至低维空间，得到降维矩阵；构建回归模型，将通过降维矩阵把组合的新向量映射到低维空间得到的向量与原高保真度数据集对应的输出作为高保真度训练样本，利用高保真度训练样本对回归模型进行训练，得到最终的多保真度模型。本发明可以应用于面向多类型传感器数据或仿真、实际数据的大型装备制造等实际物理场景的建模，具有误差小和稳定性好的特点。

公开(公告)号：CN113591383A

公开(公告)日：2021-11-02

申请号：CN202110880709.5

申请日：2021-08-02

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 张超 ,  宋学官 ,  徐悦淇

IPC: G06F30/27 ,  G06K9/62 ,  G06N20/00 ,  G06F111/08

Abstract: 本发明公开了一种面向多保真度数据的数字孪生建模方法及预测系统，其中，建模方法包括：获取多保真度数据集；采用随机投影方法或提升方法提取多保真度数据集中输入的低保真度数据信息；将高保真度数据集的输入与提取的对应的低保真度数据信息组合成新的向量；采用降维算法将新的向量映射至低维空间，得到降维矩阵；构建回归模型，将通过降维矩阵把组合的新向量映射到低维空间得到的向量与原高保真度数据集对应的输出作为高保真度训练样本，利用高保真度训练样本对回归模型进行训练，得到最终的多保真度模型。本发明可以应用于面向多类型传感器数据或仿真、实际数据的大型装备制造等实际物理场景的建模，具有误差小和稳定性好的特点。