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内容概要：使用PEST++自动率定新安江模型的参数，实现参数的自动优选 适用人群：水利工作者 使用场景及目标：自动率定新安江模型的参数 其他说明：也可以自动率定其他模型的参数

贝叶斯先知 先知温度模型的贝叶斯优化，具有每日和每年的季节性以及额外的回归系数 如果您喜欢BayesianProphet，请给它加星号，或拨叉并作出贡献！ 先知分解显示了趋势以及英国剑桥温度观测的年度和每日季节性： 安装/使用 必需的： 最新版本的 包 程序包 包 要安装python软件包： pip install -r requirements.txt 安装以上依赖项后， 克隆存储库并在Jupyter的本地安装中打开笔记本，或 远程尝试笔记本 -可编辑 -可编辑 在上 在查看 细节 有关数据（包括清洁），基线模型，每日和每年的季节性描述以及R先知模型的详细说明，请参阅我的时间序列和R资料库中有关Cambridge UK温度预测的其他模型。 假设和限制已包含在上述存储库中，此处不再赘述。 我的剑桥大学计算机实验室气象站R Shiny存储库中提供了其他探索性数据分析。 我的主

针对传统模型参数辨识方法和遗传算法用于模型参数辨识时的缺点，提出了一种基于微粒群优化(PSO)算法的模型参数辨识方法，利用PSO算法强大的优化能力，通过对算法的改进，将过程模型的每个参数作为微粒群体中的一个微粒，利用微粒群体在参数空间进行高效并行的搜索来获得过程模型的最佳参数值，可有效提高参数辨识的精度和效率。

一种高效的SWAT模型参数自动率定方法，分析了SWAT模型和PSO算法的原理，将PSO算法引入SWAT模型中

针对传统灰色模型在多原始数据、长时间尺度的负荷预测情景下预测精度差的问题，文中分析了灰色模型（Gray Model，GM）的基本原理，并提出相应的改进措施，其中包括原始数据的加权处理、选取合适的初始条件及自适应优化模型参数。并将改进灰色模型（Improved Grey Model，IGM）应用于电力负荷预测。通过算例分析结果表明，无论在短期负荷预测还是在中长期负荷预测的情景下，所提出基于改进灰色模型的电力负荷预测方法相比于传统灰色模型，均具有更高的预测准确性，能够为电力系统的安全、稳定运行以及合理的规划提供重要支撑。

项目中包括锂电池模型建立、参数辨识与验证、SOC估计采用扩展卡尔曼滤波(EKF)，使用了两种方式实现： Simulinks(EKF only) 脚本(包含EKF和UKF)

关于cifar10数据集biggan的模型参数，需要配套我写的biggan代码使用~