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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。为了帮助快速优化水文及水环境等计算密集型模型。
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
⑤Kriging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
注：请提前自备电脑及安装所需软件
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