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摘要
针对大规模时空数据的稳健参数设计问题， 将快速不可分离高斯过程（fast nonseparable Gaussian process， FNSGP）模型与多元质量损失函数相结合，建立一个新的优化方案. 首先， 在考虑空间与时间相关性的条件下， 使用FNSGP模型构建输入因子与质量特性之间的响应曲面， 并采用前向滤波和后向平滑的快速、精确算法对模型进行估计和预测; 其次， 基于信噪比计算时空响应的联合损失权重， 构造多元质量损失函数; 然后， 结合多元质量损失函数建立两阶段参数优化方案; 最后， 利用非线性优化算法寻找空间与时间因子的联合最优参数设计值. 研究结果表明， 本文所提方法可以有效地处理大规模时空数据的元建模与稳健参数设计问题， 与可分离高斯过程、线性回归、随机森林等替代方法相比能够获得更为稳健的优化结果.
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