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小木虫论坛-学术科研互动平台 » 专业学科区 » 数学 » 工科数学 » 关于逐步逼近寻优的问题
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begtostudy

金虫 (正式写手)

Dr. 白途思

[交流] 关于逐步逼近寻优的问题 已有1人参与

y=y(x1,x2,...,xn)

真实情况是复杂的，所以采样拟合的模型，往往误差很大，求优的值与实际值有偏差。

我想通过第一次的拟合，若求优后的最小值y1与真实值误差很大，则根据样本最小值y1，获取(x1,x2,...,xn)属于R1的边界，在这个分类边界之外的y大于y1，之内的y小于y1.

这样我再在这个边界R1范围内再抽样，拟合，寻优。如果寻优值还有很大误差，则再寻找边界R2，在R2内再采样、拟合、寻优，直至最优值ymin和真实值误差很小。

[ 来自科研家族 博士乐园 ]
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1楼 2012-07-02 14:52:52
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人民海军

木虫 (职业作家)
★
小木虫: 金币+0.5, 给个红包，谢谢回帖
如果函数在整个定义域内比较复杂的话，建议采用分段插值/拟合的方法。在整个定义域插值或者拟合是不合适的
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Letbygonesbebygones.
2楼2012-07-03 22:31:09
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begtostudy

金虫 (正式写手)

Dr. 白途思
引用回帖:
2楼: Originally posted by 人民海军 at 2012-07-03 22:31:09
如果函数在整个定义域内比较复杂的话，建议采用分段插值/拟合的方法。在整个定义域插值或者拟合是不合适的

维数高的话，要求大样本。
否则，连SVR的R平方误差最好，也只能达到0.6

您还有更好的meta-modeling方法吗？
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3楼2012-07-04 14:33:04
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