Gaussian process modeling for stochastic multi-fidelity simulators, with application to fire safety

Résumé : Pour évaluer les possibilités d'évacuation d'un bâtiment lors d'un incendie, une méthode standard consiste à simuler la propagation d'un incendie, au moyen de modèles de type différences finies, et en prenant en compte le comportement aléatoire du feu, de sorte que le résultat d'une simulation est non-déterministe. La finesse du maillage détermine la qualité du modèle numérique, ainsi que son coût de calcul. En fonction de la taille des mailles, une seule simulation peut durer entre quelques minutes et quelques semaines. Dans cet article, nous cherchons à prédire le comportement du simulateur à une maille fine, à partir de résultats moins coûteux, à des mailles plus grossières. Dans la littérature de la conception et de l'analyse d'expériences numériques, on parle d'approche multi-fidélité. Notre contribution est d'étendre au cas de simulateurs stochastiques du modèle bayésien multi-fidélité proposé par Picheny et Ginsbourger (2013) et Tuo et al. (2014).
Type de document :
Communication dans un congrès
48èmes Journées de Statistique de la SFdS (JdS 2016), May 2016, Montpellier, France
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Contributeur : Julien Bect <>
Soumis le : lundi 9 mai 2016 - 13:57:45
Dernière modification le : vendredi 17 février 2017 - 16:10:50
Document(s) archivé(s) le : mercredi 25 mai 2016 - 08:23:56

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  • HAL Id : hal-01312988, version 1
  • ARXIV : 1605.02561

Citation

Rémi Stroh, Julien Bect, Séverine Demeyer, Nicolas Fischer, Emmanuel Vazquez. Gaussian process modeling for stochastic multi-fidelity simulators, with application to fire safety. 48èmes Journées de Statistique de la SFdS (JdS 2016), May 2016, Montpellier, France. 〈hal-01312988〉

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