本文主要是介绍基于R语言的水文、水环境模型优化技术及快速率定方法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
【阅读原文】：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案例实践
【内容简介】：
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
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
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
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
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
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
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
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
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
这篇关于基于R语言的水文、水环境模型优化技术及快速率定方法的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
