MADS.jl 开源项目教程

MADS.jl 开源项目教程

Mads.jl MADS: Model Analysis & Decision Support 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/Mads.jl

1. 项目介绍

MADS (Model Analysis & Decision Support) 是一个集成的高性能计算框架，用于数据、模型和决策分析。它支持多种分析类型，包括敏感性分析、参数估计、模型反演与校准、不确定性量化、模型选择与平均、模型降维和替代模型构建、风险评估以及决策分析与支持。MADS 采用自适应规则和技术，能够在最少用户输入的情况下高效执行分析，并提供了多种算法来执行各种数据驱动和模型驱动的分析。

2. 项目快速启动

在 Julia 环境中，您可以通过以下代码快速安装 MADS：

import Pkg
Pkg.add("Mads")

若要使用最新的代码更新，可以执行：

import Pkg
Pkg.add(Pkg.PackageSpec(name="Mads", rev="master"))

安装完成后，您可以通过以下命令运行测试来验证安装是否成功：

import Mads
Mads.test()

或者：

import Pkg
Pkg.test("Mads")

3. 应用案例和最佳实践

MADS 的 examples 目录中包含了多种案例分析。您可以通过以下命令获取示例列表：

Mads.examples()

要执行特定的案例，例如地下水污染物传输分析，可以使用：

Mads.examples("contamination")

或者：

include(joinpath(Mads.dir, "examples", "contamination", "contamination.jl"))

若要执行基于贝叶斯信息间隙决策理论 (BIG-DT) 的分析，可以执行：

Mads.examples("bigdt")

或者：

include(joinpath(Mads.dir, "examples", "bigdt", "bigdt.jl"))

4. 典型生态项目

MADS 与其他 Julia 包有着良好的生态关系，以下是一些与 MADS 相关的典型生态项目：

• SmartTensors: 基于矩阵/张量分解的无监督和物理信息机器学习。
• RegAE: 用于反演分析的正规化与变分自动编码器。
• Geostatistical Inversion: 结合随机化和草图优化的地质统计反演。

这些生态项目可以与 MADS 结合使用，以扩展模型分析和决策支持的功能。

Mads.jl MADS: Model Analysis & Decision Support 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/Mads.jl