Efficient global sensitivity analysis of computer simulation models using an adaptive Least Angle Regression scheme

Résumé : On propose une méthode efficace d'analyse de sensibilité de modèles de simulation numérique dont les paramètres d'entrée sont aléatoires. Les indices de sensibilité du modèle sont couramment estimés par simulation de Monte Carlo, ce qui s'avère particulièrement coûteux dans le cas d'applications industrielles. Dans ce papier, on introduit les développements par chaos polynomial pour calculer les indices de sensibilité. Une méthode adaptative basée sur la procédure LAR (Least Angle Regression) est développée afin de détecter automatiquement les coefficients significatifs du chaos, qui peuvent donc être calculés au moyen d'un faible nombre d'évaluations du modèle. La méthode est appliquée à l'analyse de sensibilité de la fonction de Sobol'.
Type de document :
Communication dans un congrès
41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France. 2009
Liste complète des métadonnées

Littérature citée [8 références]  Voir  Masquer  Télécharger

https://hal.inria.fr/inria-00386727
Contributeur : Conférence Jds2009 <>
Soumis le : vendredi 22 mai 2009 - 09:16:41
Dernière modification le : mardi 6 mars 2018 - 15:56:23
Document(s) archivé(s) le : jeudi 10 juin 2010 - 23:39:44

Fichier

p250.pdf
Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Identifiants

  • HAL Id : inria-00386727, version 1

Citation

Géraud Blatman, Bruno Sudret. Efficient global sensitivity analysis of computer simulation models using an adaptive Least Angle Regression scheme. 41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France. 2009. 〈inria-00386727〉

Partager

Métriques

Consultations de la notice

128

Téléchargements de fichiers

130