Table des matières
Sujet 1. Méthode d'ascension la plus raide, analyse des crêtes et modèle de surface de réponse
Sujet 2. Méthode d'interpolation et d'optimisation par krigeage
Sujet 3. Algorithmes heuristiques
Thème 4. Méthode d'échantillonnage
Sujet 5. Régression de processus gaussien
Sujet 6. Processus gaussien basé sur un modèle/conception d'optimisation bayésienne
Sujet 7. Optimisation et accélération
Sujet 8. Modèle de processus gaussien avancé
Dans les domaines de la conservation de l'eau, de l'environnement, de l'écologie, des machines et de l'aérospatiale, les modèles mathématiques sont devenus un moyen technique courant. Dans le même temps, afin d'améliorer les performances du modèle et de réduire le risque causé par une mauvaise utilisation du modèle, la technologie d'optimisation du modèle est également largement utilisée dans le processus d'utilisation du modèle. La technologie d'optimisation rapide des paramètres du modèle implique non seulement l'optimisation elle-même, mais également la conception de l'échantillonnage, l'estimation de l'incertitude et d'autres aspects. Afin d'aider à optimiser rapidement les modèles à forte intensité de calcul tels que l'hydrologie et l'environnement aquatique.
Sujet 1. Méthode d'ascension la plus raide, analyse des crêtes et modèle de surface de réponse
①Chemin de montée le plus raide
②Région de confiance
③Modèle de surface de réponse
④Surface de réponse de second ordre
⑤Analyse de crête
Sujet 2. Méthode d'interpolation et d'optimisation par krigeage
①Interpolation et optimisation de krigeage
général ②Interpolation et optimisation de krigeage général
③Interpolation et optimisation de krigeage covariable
④Interpolation et optimisation de krigeage espace-temps
⑤Relation entre la méthode de krigeage et l'optimisation bayésienne/processus gaussien
Sujet 3. Algorithmes heuristiques
① Optimisation de l'essaim de particules
② Algorithme génétique
③ Algorithme de recuit simulé
④ Résumé de l'algorithme heuristique
Thème 4. Méthode d'échantillonnage
① Échantillonnage hypercube latin
② Méthode LHS améliorée
③ Conception max-min
Sujet 5. Régression de processus gaussien
①A priori du processus gaussien
②Analyse hyperparamétrique du processus
gaussien ③Comparaison avec d'autres méthodes (régression linéaire bayésienne, champ aléatoire implicite, etc.)
Sujet 6. Processus gaussien basé sur un modèle/conception d'optimisation bayésienne
①Conception d'entropie maximale
②Minimisation de l'incertitude de prédiction
③Conception séquentielle
④Mise à jour rapide du processus gaussien
Sujet 7. Optimisation et accélération
①Optimisation sous modèle de substitution
②Amélioration des attentes
③Optimisation sous contraintes
④Analyse de sensibilité bayésienne
Sujet 8. Modèle de processus gaussien avancé
①Méthode du noyau de support compact
②Modèle de partition et arbre de régression
③Approximation locale du processus gaussien
Thème 9. Hétéroscédasticité
①Méthode de krigeage stochastique
②Processus gaussien couplé à la moyenne et à la variance
③Conception séquentielle
Sujet 10. Cas complets
Cas 1 Étalonnage du modèle GR4J basé sur l'algorithme PSO
Cas 2 Étalonnage du modèle SWAT basé sur l'algorithme PSO
Cas 3 Étalonnage du modèle MOLDFLOW2005 basé sur l'algorithme PSO
Cas 4 Étalonnage rapide du modèle Xinanjiang basé sur l'optimisation bayésienne
Cas 5 Basé sur le modèle VIC de proxy de processus gaussien calibrage du modèle
Remarque : Veuillez préparer votre propre ordinateur et installer le logiciel requis à l'avance
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