模型参数优选

模型参数优选是机器学习与水文模型研究中的关键环节，旨在通过优化算法找到最佳参数组合以提高模型性能。

机器学习中的模型参数优选

• 超参数优化：在机器学习中，超参数优化是提升模型性能的重要步骤。通过调整模型结构和参数，可以获得更好的模型得分12。

水文模型参数优选

• 概念性模型参数：新安江模型等概念性水文模型需要对模型参数进行物理过程归纳和初定参数范围，参数的率定往往依赖于人工经验3。
• 参数优选方法：包括遗传算法在内的多种优化算法被应用于水文模型参数优选，这些算法能够处理多参数、多个体的全局优化问题912。
• 算法应用：SCE-UA算法等在水文模型参数优选中得到应用，通过算法可以快速有效地推求出参数后验概率分布，提高参数优选的效率和准确性1516。
• 模型参数敏感性分析：通过敏感性分析可以定性描述模型参数与模型效率之间的关系，为手动调试参数提供理论依据14。

模型参数优选对于提高模型的预测准确性和应用效果至关重要，无论是在机器学习领域还是水文模型研究中，都需采用合适的优化算法进行参数调整和优选。