Regresyon ve Kriging Meta-Modelleri için Kullanılan Deney Tasarımı Yöntemleri

Benzetim modelinden veri üretmenin oldukça zaman alıcı olduğu durumlarda eniyileme, duyarlılık analizi gibi amaçlarla meta-model kullanılır. Deney tasarımı meta-model kurma çalışmalarının en önemli aşamalarından biridir ve benzetim modelinin hangi girdi değişkenleri kombinasyonları için çalıştırılacağı belirlenir. Seçilen meta-modelin yapısına uygun deney tasarımı kullanılması gerekir. Bu çalışmada literatürde regresyon ve kriging meta-modelleri için kullanılan deney tasarımı yöntemleri incelenmiş ve yorumlanmıştır

Evaluation of Automated Model Calibration Techniques for Residential Building Energy Simulation

This simulation study adapts and applies the general framework described in BESTEST-EX (Judkoff et al 2010) for self-testing residential building energy model calibration methods. BEopt/DOE-2.2 is used to evaluate four mathematical calibration methods in the context of monthly, daily, and hourly synthetic utility data for a 1960's-era existing home in a cooling-dominated climate. The home's model inputs are assigned probability distributions representing uncertainty ranges, random selections are made from the uncertainty ranges to define 'explicit' input values, and synthetic utility billing data are generated using the explicit input values. The four calibration methods evaluated in this study are: an ASHRAE 1051-RP-based approach (Reddy and Maor 2006), a simplified simulated annealing optimization approach, a regression metamodeling optimization approach, and a simple output ratio calibration approach. The calibration methods are evaluated for monthly, daily, and hourly cases; various retrofit measures are applied to the calibrated models and the methods are evaluated based on the accuracy of predicted savings, computational cost, repeatability, automation, and ease of implementation

Fundamentos e aplicações da metodologia de superfície de resposta

Dissertação de Mestrado em Estatística, Matemática e Computação apresentada à Universidade AbertaA otimização de processos e produtos, a caracterização do sistema e a quantificação do impacto da incerteza dos parâmetros de entrada na resposta do sistema, assumem importância cada vez maior na investigação nas mais diversas áreas da sociedade, seja pelo impacto económico seja pelas consequências que possam advir. A Metodologia de Superfície de Resposta (MSR), nas suas mais diversas abordagens, tem-se revelado uma ferramenta da maior importância nestas áreas. Desde a publicação do artigo de Box e Wilson (1951) que a metodologia foi sendo objeto do interesse de investigadores no âmbito dos fundamentos e das aplicações. Esta metodologia, na abordagem tradicional, tem um carater sequencial e em cada iteração contemplam-se três etapas: definição do planeamento experimental, ajuste do modelo e otimização. Nestas seis décadas, os planeamentos experimentais foram sendo desenvolvidos para responder às aplicações e aos objetivos, com vista a proporcionar um modelo o mais preciso possível. Os modelos utilizados para aproximar a resposta foram evoluindo dos modelos polinomiais de primeira e segunda ordem para os modelos de aprendizagem automática, passando por diferentes modelos não lineares. Os métodos de otimização passaram pelo mesmo processo de expansão da metodologia, com vista a responder a desafios cada vez mais exigentes. A este caminho não são alheios o desenvolvimento computacional e a simulação. Se no início a metodologia se aplicava apenas a sistemas reais, hoje, a simulação de sistemas, nas mais diversas áreas e com crescente grau de complexidade, socorre-se dos metamodelos para reduzir os custos computacionais associados. A quantificação probabilística da incerteza é um excelente exemplo da aplicação da MSR. A quantificação do impacto da incerteza nas variáveis de entrada na resposta do sistema pode ser obtida implementando a metodologia com uma abordagem estocástica. Esta forma de implementação da metodologia também permite implementar a análise de sensibilidade. Neste trabalho faz-se um levantamento dos desenvolvimentos da MSR, nas várias fases da implementação da metodologia, nas seis décadas que decorreram desde a sua introdução. Apresentam-se três aplicações: na indústria da cerâmica, na produção florestal e na área da saúde, mais especificamente no prognóstico do cancro da mama.The processes and products optimization, the system characterization and quantification of the uncertainty impact of the input parameters on the system response assume increasing importance in research in several areas of society, either by economic impact or by the consequences that may ensue. The Response Surface Methodology (RSM), in its various approaches, has proven itself to be a tool of major importance in these fields. Since the publication of the paper of Box and Wilson (1951) the methodology has been a subject of interest to researchers in the context of the fundamentals and applications. In the traditional approach, this methodology has a sequential character, and for each iteration there are three steps involved: defining the experimental design, fitting the model and optimization. In these six decades, the experimental designs have been developed to respond to the applications and objectives, in order to provide the most accurate model possible, according to the purpose. The models used to approximate the response have evolved from first and second order polynomials models to machine learning models, going through different nonlinear models. Optimization methods have gone through the same process of expansion of the methodology, in order to meet increasingly demanding challenges. And this path is not unconnected with the computational development and computer simulation. If at the beginning the methodology was applied only to real systems, today, in simulation systems, in different areas and with increasing degree of complexity, we use the metamodel to reduce the associated computational costs. The probabilistic quantification of uncertainty is an excellent example of the application of the MSR. The quantification of the input uncertainties impact in the system response can be obtained by implementing the method with a stochastic approach. This way of implementing the methodology also allows the implementation of the sensitivity analysis. In this paper we make a survey of the developments of the MSR, at various stages of the implementation of the methodology, in the six decades that have elapsed since its introduction. We present three applications: in the ceramics industry, in forestry production and in healthcare, specifically in the breast cancer prognostic

Second-order experimental designs for simulation metamodeling

WOS: 000181725900001The main purpose of this study is to compare the performance of a group of second-order designs such as Box-Behnken, face-center cube, three-level factorial, central composite, minimum bias, and minimum variance plus bias for estimating a quadratic metamodel. A time-shared computer system is used to demonstrate the ability of the designs in providing good fit of the metamodel to the simulation response. First, for various numbers of center runs, these designs are compared with respect to their efficiency, rotatability, orthogonality, robustness, bias, and prediction variance. Next, second-order metamodels are fit to the data collected using these designs. Metamodel fit is investigated using criteria such as average absolute error, PRESS, and the C-p statistic. Results indicate that the minimum variance plus bias design is the most promising design to estimate a metamodel for the case studied

METHODOLOGY Second-Order Experimental Designs for Simulation Metamodeling

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