一种基于黎曼流形与高斯过程模型的区间型不确定性模型参数修正方法

本发明公开了一种基于黎曼流形与高斯过程模型的区间型参数不确定性模型修正方法，属于工程参数不确定性量化与模型修正技术领域。该方法针对传统区间分析无法表征参数相关性的缺陷，构建凸优化的最小体积椭球模型，通过几何学习框架捕获参数间耦合关系；设计基于对数欧氏度量核函数的高斯过程回归代理模型，利用流形核函数保持对称正定矩阵约束；提出黎曼梯度优化算法，通过矩阵对数映射实现参数空间无约束优化。技术方案包含三个核心模块：椭球凸模型参数化模块实现和参数相关性显式表征，流形嵌入代理模型模块保障物理约束的数学一致性，以及流形梯度优化模块提升高维参数修正效率。该发明有效解决了传统方法依赖启发式投影、计算效率低下、约束保持困难等问题，为工程中数值模型提供了高精度、可解释的不确定性参数修正工具。