如何给别人做网站挣钱,国产软件开发工具,培训机构,平台企业原文链接#xff1a;基于R语言的水文、水环境模型优化技术及快速率定方法与多模型教程https://mp.weixin.qq.com/s?__bizMzUzNTczMDMxMgmid2247597847idx7snd71869f1290d0ef9dd7fd3f74dd7ca33chksmfa823ef0cdf5b7e655af5e773a3d3a1b200632a5981f99fe72f0…原文链接基于R语言的水文、水环境模型优化技术及快速率定方法与多模型教程https://mp.weixin.qq.com/s?__bizMzUzNTczMDMxMgmid2247597847idx7snd71869f1290d0ef9dd7fd3f74dd7ca33chksmfa823ef0cdf5b7e655af5e773a3d3a1b200632a5981f99fe72f0cf5b49d98d0d81d693831333token1544438010langzh_CN#rd
前言
在水利、环境、生态、机械以及航天等领域中数学模型已经成为一种常用的技术手段。同时为了提高模型的性能减小模型误用带来的风险模型的优化技术也被广泛用于模型的使用过程。模型参数的快速优化技术不但涉及到优化本身而且涉及采样设计、不确定性估计等方方面面。
一最速上升法、岭分析以及响应曲面模型
1.最速上升路径
2.信赖域
3.响应面模型
4.二阶响应面
5.岭分析 二Kriging插值与优化方法
1.普通Kriging插值与优化
2.一般Kriging插值与优化
3.协变量Kriging插值与优化
4.时间空间Kriging插值与优化
5.Kriging方法与贝叶斯优化/高斯过程的关系 三启发式算法
1.粒子群算法
2.遗传算法
3.模拟退火算法
4.启发式算法总结
四采样方法
1.拉丁超立方采样
2.改进的LHS方法
3.最大最小设计 五高斯过程回归
1.高斯过程的先验
2.高斯过程超参数分析
3.与其它方法贝叶斯线性回归、隐随机场等的比较 六基于模型的高斯过程/贝叶斯优化设计
1.最大熵设计
2.预测不确定性的最小化
3.序贯设计
4.快速高斯过程更新 七最优化的快速化
1.代理模型下的最优化
2.期望改进
3.约束下的最优化
4.贝叶斯敏感性分析 八高级高斯过程模型
1.紧支撑核方法
2.划分模型与回归树
3.高斯过程的局部逼近 九异方差性
1.随机克里金方法
2.均值与方差耦合的高斯过程
3.序贯设计 十综合案例
案例一基于PSO算法的GR4J模型率定
案例二基于PSO算法的SWAT模型率定
案例三基于PSO算法的MOLDFLOW2005模型率定
案例四基于贝叶斯优化的新安江模型快速率定
案例五基于高斯过程代理模型的VIC模型率定
