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高斯過程機器學習及其工程應用

  • 作者：蘇國韶//胡李華//張研//肖義龍//燕柳斌|責編:韋沁
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030669100
  • 出版日期：2020/11/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：277
人民幣：RMB 188 元      售價：元
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內容大鋼
    本書介紹了高斯過程機器學習基本理論及作者在高斯過程機器學習應用於土木水利工程方面所取得的學術成果。主要內容包括：高斯過程回歸與高斯過程分類的基本理論，基於高斯過程回歸的邊坡位移時間序列預測、基於高斯過程的地下工程圍岩行為預測與狀態識別、高斯過程在水利工程中的應用、工程結構可靠度分析的高斯過程方法、粒子群一高斯過程協同優化演算法及其在工程結構優化設計中的應用。本書提供了主要算例與工程實例的電腦程序源代碼，並給出了主要源代碼的含義說明，便於讀者掌握高斯過程機器學習的工程應用技術。
    本書可供從事土木工程、水利工程研究領域的工程技術人員、科研人員、高等學校教師參考使用，可作為高等學校相關專業的研究生和高年級本科生教材。
作者介紹
蘇國韶//胡李華//張研//肖義龍//燕柳斌|責編:韋沁
目錄
前言
第1章  緒論
  1.1  研究背景
  1.2  本書內容安排
  參考文獻
第2章  高斯過程回歸
  2.1  引言
  2.2  有關基本概念
    2.2.1  概率統計的基本概念
    2.2.2  隨機過程
    2.2.3  貝葉斯定理
    2.2.4  最大似然估計
    2.2.5  最大后驗概率估計
    2.2.6  貝葉斯估計
    2.2.7  核函數方法
  2.3  回歸模型的評估與選擇
    2.3.1  回歸模型
    2.3.2  模型的評估策略
    2.3.3  風險最小化原則
    2.3.4  模型複雜度
    2.3.5  模型選擇方法
    2.3.6  統計決策理論
  2.4  線性回歸模型
    2.4.1  線性回歸
    2.4.2  最小二乘回歸
    2.4.3  最大后驗回歸
    2.4.4  貝葉斯線性回歸
  2.5  高斯過程回歸的基本原理
    2.5.1  基於權重空間視角的原理解釋
    2.5.2  基於函數空間視角的原理解釋
    2.5.3  高斯過程回歸的協方差函數
    2.5.4  i高斯過程回歸的特點
  2.6  高斯過程回歸的演算法實現
    2.6.1  演算法的實現步驟
    2.6.2  演算法複雜度
    2.6.3  算例分析
  2.7  本章小結
  參考文獻
第3章  高斯過程分類
  3.1  引』言
  3.2  線性分類模型
  3.3  高斯過程分類的基本原理
    3.3.1  基本原理
    3.3.2  Laplace近似方法
    3.3.3  EP近似方法
    3.3.4  兩種近似方法比較
  3.4  高斯過程分類的演算法實現
    3.4.1  演算法實現步驟
    3.4.2  算例分析
  3.5  本章小結

  參考文獻
第4章  基於高斯過程回歸的邊坡位移時間序列預測
  4.1  引言
  4.2  基於高斯過程回歸的時間序列預測方法
    4.2.1  方法的實現步驟
    4.2.2  預測結果的評價指標
    4.2.3  方法驗證
  4.3  邊坡實測位移時間序列的高斯過程回歸預測
    4.3.1  三峽永久船閘邊坡位移時間序列預測
    4.3.2  ?龍寺新滑坡位移時間序列預測
    4.3.3  龍灘進水口邊坡位移時間序列預測
  4.4  基於高斯過程回歸的邊坡位移時間序列預測的不確定性分析
    4.4.1  時間序列預測結果的不確定性分析
    4.4.2  工程實例
  4.5  本章小結
  參考文獻
第5章  基於高斯過程的地下工程圍岩非線性行為預測與識別
  5.1  引言
  5.2  地下工程初始地應力預測
    5.2.1  地下工程地應力預測的GPR模型
    5.2.2  工程實例分析
  5.3  地下工程圍岩非線性變形時間序列預測
    5.3.1  圍岩變形時問序列預測的GPR模型
    5.3.2  工程實例分析
  5.4  地下工程圍岩光面爆破效果預測
    5.4.1  隧道施工光面爆破效果預測的GPR模型
    5.4.2  工程實例分析
  5.5  地下工程岩爆災害等級識別
    5.5.1  岩爆等級識別的GPC模型
    5.5.2  工程實例分析
  5.6  地下工程圍岩分類識別
    5.6.1  隧洞圍岩分類的GPC模型
    5.6.2  工程實例分析
  5.7  地下工程圍岩穩定性識別
    5.7.1  地下工程圍岩穩定性識別的GPC模型
    5.7.2  工程實例分析
  5.8  本章小結
  參考文獻
第6章  高斯過程在水利工程中的應用
  6.1  引言
  6.2  邊坡穩定性快速估計
    6.2.1  邊坡安全係數估計
    6.2.2  邊坡穩定狀態識別
  6.3  水庫水溫分佈結構識別
  6.4  地下水位預測
  6.5  年徑流預測
  6.6  溢流壩挑流沖刷深度估計
  6.7  本章小結
  參考文獻
第7章  工程結構可靠度分析的高斯過程方法

  7.1  引言
  7.2  結構的失效概率與可靠指標
  7.3  基於高斯過程回歸的一次二階矩法
    7.3.1  方法的基本原理
    7.3.2  方法的實現步驟
    7.3.3  數學算例
    7.3.4  結構算例
    7.3.5  方法的參數敏感性分析
  7.4  基於高斯過程回歸的二次二階矩法
    7.4.1  方法的基本原理
    7.4.2  方法的實現步驟
    7.4.3  數學算例
    7.4.4  結構算例
  7.5  基於高斯過程回歸的重要抽樣法
    7.5.1  方法的基本原理
    7.5.2  方法的實現步驟
    7.5.3  數學算例
    7.5.4  結構算例
    7.5.5  方法的參數敏感性分析
  7.6  基於高斯過程回歸的蒙特卡羅模擬法
    7.6.1  方法的基本原理
    7.6.2  方法的實現步驟
    7.6.3  數學算例
    7.6.4  結構算例
  7.7  基於高斯過程回歸的粒子群優化演算法
    7.7.1  方法的基本原理
    7.7.2  方法的實現步驟
    7.7.3  數學算例
    7.7.4  結構算例
  7.8  基於高斯過程分類的蒙特卡羅模擬法
    7.8.1  方法的基本原理
    7.8.2  方法的實現步驟
    7.8.3  數學算例
    7.8.4  結構算例
  7.9  本章小結
  參考文獻
第8章  粒子群一高斯過程協同優化演算法及其在工程結構優化設計中的應用
  8.1  引言
  8.2  高計算代價結構優化設計問題的求解策略
  8.3  粒子群優化演算法
    8.3.1  基本原理
    8.3.2  性能測試
  8.4  牛頓法
    8.4.1  基本原理
    8.4.2  簡單算例
  8.5  粒子群-高斯過程協同優化演算法
    8.5.1  基本原理
    8.5.2  實現步驟
    8.5.3  性能測試
  8.6  結構優化設計的粒子群一高斯過程協同優化方法

    8.6.1  結構優化設計的數學模型
    8.6.2  PSO-GPR-FEM法
  8.7  結構優化設計實例
    8.7.1  平面10桿桁架結構
    8.7.2  空間25桿桁架結構
    8.7.3  三層兩跨鋼筋混凝土框架結構
  8.8  本章小結
  參考文獻
附錄A  多維高斯分佈與樣本函數曲線
  A.1  多維高斯分佈相關性質
  A.2  多維高斯分佈的樣本函數曲線
附錄B  第2章的電腦程序源代碼
  B.1  算例2
  B.2  算例2
附錄C  第3章的電腦程序源代碼
  C.1  算例3
  C.2  算例3
附錄D  第4章的電腦程序源代碼
  D.1  三峽永久船閘邊坡位移時間序列預測
  D.2  三峽永久船閘邊坡位移時間序列預測不確定性分析
附錄E  第7章的電腦程序源代碼
  E.1  FROM.(算例7.1)
    E.2 RSM(算例7.1)
    E.3 GPR-based FROM(算例7.1)
  E.4  GPR模型求導子程序
    E.5 GPR-based FORM(算例7.4)
    E.6 ANSYS的APDL命令流(算例7.4)
    E.7 SORM(算例7.6)
    E.8 GPR-based SORM(算例7.6)
    E.9 GPR-based SORM(算例7.9)
    E.10 ISM(算例7.12)
    E.11 GPR-based ISM(算例7.12)
    E.12 GPR-based ISM(算例7.15)
    E.13 GPR-based MCS法(算例7.18)
    E.14 GPR-based MCS法(算例7.21)
    E.15 GPR-based PSO法(算例7.23)
    E.16 WPSO演算法(算例7.23)
    E.17 GPC-based MCS法(算例7.28)
附錄F  第8章的電腦程序源代碼
  F.1  CPSO演算法
  F.2  CPSO優化演算法的測試函數
  F.3  PSO-GPR協同優化演算法主程序
  F.4  牛頓法局部加速子程序
  F.5  算例8.2的主程序Main
  F.6  算例8.2的子程序Newton
  F.7  算例8.2的ANSYS命令流文件truss.txt

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