数据拟合方法，可以用于代理模型的构建

资 源 简 介

数据拟合方法，可以用于代理模型的构建

详 情 说 明

数据拟合方法是构建代理模型的核心技术之一，它通过数学函数逼近真实物理系统的输入输出关系。这类方法特别适用于计算成本高昂的多学科优化场景，能够显著提升优化效率。

在工程实践中，数据拟合通常遵循以下流程：首先收集高精度仿真或实验数据作为训练样本，然后选择合适的拟合算法建立映射关系，最后验证模型精度并投入优化应用。优秀的拟合方法需要平衡计算效率和预测精度两个关键指标。

当前主流的数据拟合技术主要分为三类：基于统计学的回归分析方法，基于机器学习的神经网络算法，以及结合领域知识的混合建模方法。其中机器学习方法因其强大的非线性拟合能力，近年来在复杂系统代理模型构建中表现尤为突出。

多学科优化应用中，数据拟合方法的优势在于可以解耦学科间的耦合关系，将多学科分析转化为基于代理模型的快速计算，使原本不可行的全参数优化成为可能。此外，这类方法还能有效处理含有噪声的工程数据，提高优化结果的可靠性。