发布日期: 09/18/2023

高斯过程模型的示例

在给出指定的工程模型的前提下,使用高斯过程模型可了解包含在模型中的因子对响应的影响。数据演示了从地表穿过两个蓄水层的钻孔中通过的水流。

1. 选择帮助 > 样本数据文件夹,然后打开 Design Experiment/Borehole Latin Hypercube.jmp

2. 选择分析 > 专业建模 > 高斯过程

3. log10 Rw 一直选择到 Kw,然后点击 X

4. 选择 Y 并点击 Y

5. Image shown here在 JMP Pro 中,要更快运行分析,可以保持选中“快速 GASP”。

6. 点击确定

图 17.5 “Borehole Latin Hypercube”报表 

Borehole Latin Hypercube Report

“预测值-实际值”图中的数据落在 Y = X 沿线,指示高斯过程预测模型是真实函数的良好近似。在“模型报表”中,您会看到第一个因子 log10 Rw 具有最高的总灵敏度。log10 Rw 的估计总灵敏度解释了响应中有超过 90% 的变异。theta 值较小的因子对于预测公式几乎没有(或没有任何)影响。使用刻画器可直观演示灵敏度。

7. 点击“‘Y’的高斯过程模型”红色小三角并选择刻画器

由于响应 Y 具有“响应限”列属性,因此会自动显示意愿函数。

8. 点击“预测刻画器”红色小三角,然后选择优化和意愿 > 最大化意愿

图 17.6 “高斯过程模型”刻画器 

Gaussian Process Model Profiler

意愿函数设置为将响应 Y 最大化,因为 Y 的目标在“响应限”列属性中设置为“最大化”。最大化意愿函数确定了使响应最大化的因子的值。着色带代表 95% 置信区间。

注意:您的估计值可以不同于图 17.5 中的显示,该图中的显示使用“快速 GASP”算法得到。

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