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Parameter-Optimisation-Using-ML
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2021-04-09
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使用ML进行参数优化 该存储库引入了一种混合方法,可以使用各种优化算法来优化模型参数以适合测试数据。 工作流程 标准化测试数据 使用优化程序生成更新的模型参数 使用更新的参数修改输入文件 调用模拟程序并输出预测结果 通过比较预测结果和测试数据评估适应性 重复步骤2-5 当适应度值最小时,输出最终参数。 在该项目中,模拟程序为Gpyro,选择的优化器包括DEAP支持的GA和Scipy支持的Gradient Descent Algorithms。 例子 优化热动力学以适应TGA测试数据
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Parameter-Optimisation-Using-ML-master.zip (10个子文件)
Parameter-Optimisation-Using-ML-master
run_fds.py 744B
data_processor.py 3KB
test_cost_function.py 0B
images
GA.png 72KB
cost_function.py 335B
tests.py 623B
README.md 810B
Optimiser
ga_optimiser.py 1KB
fmin_optimiser.py 593B
base_optimiser_gpyro.py 2KB
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焦淼淼
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