现如今，对一个复杂系统进行初步设计时，往往采用替代模型快速产生近似模拟数据来探索宽泛的设计空间。但是，替代模型建立起来通常很昂贵，因为它们基于的是重复使用昂贵的计算机编码产生的数据。一个可选的做法是用简化的近似模型代替精确的计算机编码模拟。　　 本文提出了一种基于高精度模拟数据和低精度模拟数据来建立替代模型的新方法。首先，用多重填补的方法估计缺失的高精度响应，并且基于所有的高精度数据用多元回归分析方法拟合模型；其次，基于原有的高精度数据拟合通用kriging模型；最后，定义适当的权重函数，把上述得到的模型进行加权组合得到最终的替代模型。　　 基于本文方法得到的替代模型有如下优点：可以通过选择适当的权重函数使最终的替代模型具有插值性质，且与Qian等(2006)提出的方法相比，本文方法得到的模型精确度更高。