Bayesian updating of model parameters using adaptive Gaussian process regression and particle filter
Bayesian model updating provides a powerful framework for updating and uncertainty quantification of models by making use of observations, following probability rules in the treatment of uncertainty. Particle filter (PF) and Bayesian Updating with Structural Reliability method (BUS) have been develo...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Yoshida, Ikumasa, Nakamura, Tomoka, Au, Siu-Kui |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Civil and Environmental Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2023
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/164713 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Meta-analytic Gaussian Network Aggregation
بواسطة: Epskamp, Sacha, وآخرون
منشور في: (2022) -
DATA-DRIVEN SURROGATE SELECTION AND MODELING TO AID OPTIMIZATION OF COMPLEX SYSTEMS
بواسطة: MAAZ AHMAD
منشور في: (2023) -
Predicting shear strength of corroded RC columns: a probabilistic model with enhanced Gaussian Process Regression
بواسطة: Yu, Bo, وآخرون
منشور في: (2025) -
Bayesian support vector regression using a unified loss function
بواسطة: Chu, W., وآخرون
منشور في: (2014) -
Cope with diverse data structures in multi-fidelity modeling : a Gaussian process method
بواسطة: Liu, Haitao, وآخرون
منشور في: (2020)