水文、水环境模型优化技术及快速率定方法丨最速上升法 岭分析以及响应曲面模型、Kriging插值与优化方法、启发式算法、采样方法、高斯过程回归/贝叶斯优化设计、异方差性等

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,快速优化水文及水环境等计算密集型模型。

【特色】:
1、原理深入浅出的讲解,强调原理的重要性
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3、与项目案例相结合,更好的对接实际工作应用
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专题一 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

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专题二 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

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专题三 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

专题四 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

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专题五 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

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专题六 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

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专题七 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

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专题八 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

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专题九 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

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专题十 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


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