基于R语言的代理模型(高斯过程、贝叶斯优化、敏感性分析、异方差性等)高级技术应用
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;参数优化、不确定性分析等技术也大量的用于模型改进的过程。在使用过程中,这些方法通常需要运行几千至上万次模型才能得到较为满意的结果,而每一次模型的运行短则几分钟,长则几天;因此即使在如今高性能计算机,甚至超算的支持下也不足以直接完成计算任务。在此背景下,代理模型技术被提出并得到了长足的发展和广泛的应用;但是,代理模型的构建和使用涉及到采样技术、回归模型、不确定性分析等多个方面,其理论背景和实际操作都有一定难度。为了帮助正确运用代理模型,特召开基于基于R语言的代理模型(高斯过程、贝叶斯优化、敏感性分析、异方差性等)高级技术应用培训班。
10月30日-10月31日、11月6日-7日
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