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GR4J降水 runoff 模型（确定性和随机方法）...

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简介：
本研究探讨了GR4J降水-径流模型在确定性与随机框架下的应用效果，旨在提升水文预测精度和不确定性分析。 使用多种方法（包括确定性和随机方法）对Matlab中的GR4J降雨径流模型进行自动校准。该模型为概念性GR4J模型(CEMAGREF-IRSTEA)的一个版本，由Perrin于2000年和Perrin等人在2003年开发。为了优化GR4J模型，我们采用了确定性的搜索方法。

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  • GR4J降水 runoff 模型（确定性和随机方法）...
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    本研究探讨了GR4J降水-径流模型在确定性与随机框架下的应用效果，旨在提升水文预测精度和不确定性分析。 使用多种方法（包括确定性和随机方法）对Matlab中的GR4J降雨径流模型进行自动校准。该模型为概念性GR4J模型(CEMAGREF-IRSTEA)的一个版本，由Perrin于2000年和Perrin等人在2003年开发。为了优化GR4J模型，我们采用了确定性的搜索方法。
     
  • GR4J-SCE-UA：利用MATLAB中的SCE-UA进行自动校准的GR4J降雨径流模型
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    GR4J-SCE-UA介绍了一种基于MATLAB中SCE-UA算法对GR4J模型进行参数优化的方法，以提高降雨径流模拟精度。 GR4J_SCE-UA 使用 SCE-UA MATLAB 自动校准的 GR4J 降雨径流模型。
     
  • 水利参数分析中的GLUE不确定性方法
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    本研究探讨了在水利参数分析中应用GLUE（模型不确定性的概率赋权法）的方法和效果，深入评估其在不确定性量化与管理中的作用。 针对模型参数的等效性，Beven 和 Binley (1992) 提出了普适似然不确定性估计方法（Generalized Likelihood Uncertainty Estimation, GLUE），用于分析水文数学模型预报的不确定性。具体原理可以参考相关文献。 笔者用 C++ 实现了 GLUE 算法，并通过常见的测试函数进行了验证。详细介绍可参阅本人博客中的“算法”系列文章，标题为《GLUE算法C++实现》。 版本：2022.4 版权: MIT 引用格式： 卢家波，GLUE算法C++实现. 南京：河海大学，2022.
     
  • 基于非负Garrote的ARX和ARMA模型阶数确定方法
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    本文提出了一种利用非负Garrote技术来确定自回归滑动平均（ARMA）及自回归外部输入（ARX）模型阶数的新方法，为系统建模提供有效途径。 针对传统ARX和ARMA模型定阶方法存在的计算量大以及稳定性不足的问题，本段落提出了一种采用非负绞杀法对这两种模型进行定阶的方法。通过对ARX和ARMA模型特性的分析，改进了常规的非负绞杀技术，并使其更适合于动态系统辨识问题。此外，还提供了一个相应的求解算法来支持这一方法的应用。仿真实验的结果证明了该方法的有效性，并且在稳定性方面优于传统的信息量准则法。
     
  • RANS不确定性：基于RANS数据的湍流模型不确定性量化
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    本研究探讨了基于雷诺平均纳维叶-斯托克斯（RANS）方程的数据中所蕴含的湍流模型不确定性，并提出了一种量化的分析方法。 RANS数据驱动湍流建模的不确定性量化提出了一种新颖的数据驱动框架，不仅能够提升RANS预测精度，还能为速度、压力等流动参数提供概率边界。该方法涵盖了模型形式不确定性和有限训练数据导致的认知不确定性。具体而言，使用不变贝叶斯深度神经网络来预测雷诺应力各向异性张量分量，并通过Stein变分梯度体面算法进行模型训练。计算出的雷诺应力不确定性则利用香草蒙特卡洛方法传播到感兴趣的流动参数上。 文件夹内容概览： - invar-nn：包含用于在RANS流量和更高保真湍流数据之间建立映射关系的不变神经网络，该网络使用Python 3中的PyTorch进行编码。 - meshes：提供了通过GMSH创建并为OpenFOAM训练流使用的网格文件库。 - sdd-rans rans：包含将深度学习集成到OpenFOAM的相关参考文献以及关于CFD实施的其他信息。
     
  • 有穷自动机的确定化方法研究——以不确定型为例
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    本文探讨了将不确定型有穷自动机转化为确定型的方法，分析并优化了转换过程中的算法效率，为理论计算机科学提供了新的视角。 不确定有穷自动机转化为确定的有穷自动机的C++源代码需要进行一些特定的操作来确保转换过程中的准确性和有效性。这个过程通常包括构造一个新的状态集合、定义新的转移函数以及更新接受状态等步骤，以保证生成的新DFA能够正确地识别原NFA所描述的语言。 重写时注意： - 确保新生成的代码符合C++编程语言的标准和规范。 - 在实现过程中要考虑到可能存在的空集问题（例如ε闭包中可能出现为空的情况），并通过适当的条件判断来避免程序出错或陷入死循环。 - 优化算法效率，尤其是在处理大规模输入数据时，提高自动机转换的速度与准确性。 以上描述没有包含任何具体代码示例或者联系方式信息。
     
  • 随机梯度下降法
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    随机梯度下降法是一种常用的优化算法，用于在机器学习和深度学习中高效地最小化损失函数。通过迭代更新模型参数，它能快速收敛到局部最优解或全局最优解附近。 自己编写了一个随机梯度下降算法，并附上了房价预测的数据集，感兴趣的可以看看。
     
  • DOA估算 - 确定性极大似然法(DML)与随机极大似然法(SML)
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    本文探讨了确定性极大似然法（DML）和随机极大似然法（SML）在DOA估计中的应用，分析两者优劣及适用场景。 《空间谱估计理论与算法》第五章中的求解函数形式可以成功应用于《阵列信号处理及Matlab实现》第四章的内容，《空间谱》第五章的表达形式同样适用。
     
  • 基于随机森林的降雨量预测模型
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    本研究构建了一种基于随机森林算法的降雨量预测模型，通过分析历史气象数据，有效提升了短期降雨量预测的准确性与可靠性。 一个简单的工作是基于随机森林算法训练一年内的降雨量数据来预测未来的降雨变化。
     
  • 基于Q-learning的确定性清洁机器人算法（无模型值迭代）及epsilon-greedy探索方法...
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    本研究提出了一种基于Q-learning的确定性清洁机器人路径规划算法，采用无模型值迭代策略与epsilon-greedy探索机制优化机器人任务执行效率。 Q-learning with epsilon-greedy explore Algorithm for Deterministic Cleaning Robot V1 确定性清洁机器人在马尔可夫决策过程（MDP）中的任务包括收集用过的罐子以及为其电池充电。状态描述了机器人的位置，而动作则表示其移动的方向。具体而言，机器人可以向左或向右移动。第一个和最后一个状态分别是初始状态和终止状态，编号分别为1和6。 目标是找到从任何初始状态下最大化回报的最优策略。这里采用的是Q-learning结合epsilon-greedy探索算法（在强化学习中）。此方法源自文献《使用函数逼近器的强化学习和动态规划》。