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Shao Q., Younes Anis, Fahs M., Mara T. A. (2017). Bayesian sparse polynomial chaos expansion for global sensitivity analysis. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 318, 474-496. ISSN 0045-7825

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Lien direct chez l'éditeur doi:10.1016/j.cma.2017.01.033

Titre
Bayesian sparse polynomial chaos expansion for global sensitivity analysis
Année de publication2017
Type de documentArticle référencé dans le Web of Science WOS:000399586700018
AuteursShao Q., Younes Anis, Fahs M., Mara T. A.
SourceComputer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 2017, 318, p. 474-496. ISSN 0045-7825
RésuméPolynomial chaos expansions are frequently used by engineers and modellers for uncertainty and sensitivity analyses of computer models. They allow representing the input/output relations of computer models. Usually only a few terms are really relevant in such a representation. It is a challenge to infer the best sparse polynomial chaos expansion of a given model input/output data set. In the present article, sparse polynomial chaos expansions are investigated for global sensitivity analysis of computer model responses. A new Bayesian approach is proposed to perform this task, based on the Kashyap information criterion for model selection. The efficiency of the proposed algorithm is assessed on several benchmarks before applying the algorithm to identify the most relevant inputs of a double-diffusive convection model.
Plan de classementSciences fondamentales / Techniques d'analyse et de recherche [020]
LocalisationFonds IRD [F B010069521]
Identifiant IRDfdi:010069521
Lien permanenthttp://www.documentation.ird.fr/hor/fdi:010069521

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