类描述 KrigingModelOrdinary 定义普通克里金模型。 可用的模型类型包括球形、圆形、指数、高斯和线性类型。 KrigingModelUniversal 定义泛克里金模型。 可用的模型类型包括具有线性漂移的线性模型和具有二次漂移的线性模型。 以下工具将使用克里金对象:
基于多个感兴趣变量的模型便构成了协同克里金法的基础。您可以构建 Z(s) 的指示变量,如果使用协同克里金法模型中原始的未转换数据 Z(s) 来预测指示变量,将获得概率克里金法。如果存在多个感兴趣变量,则可将普通协同克里金法、泛协同克里金法、简单协同克里金法、指示协同克里金法、概率协同克里金法和析取协同克里...
以下是对克里金代理模型不足的详细分析: 一、计算成本高 克里金代理模型在构建过程中需要进行复杂的矩阵运算,特别是当样本点数量较多或空间维度较高时,计算量会急剧增加。这不仅要求计算机具备较高的性能,还可能导致模型构建时间较长,影响工作效率。此外,对于大规模数据集,克里金模型的预测时间也会随着数据集大小的增...
一、前言克里金(Kriging)模型是贝叶斯优化的基础,贝叶斯优化在如今的工程中应用得非常广泛。我自己的研究方向也跟克里金模型有关,最近一直在研究克里金模型是如何推导出来的。 在看文献的过程中,我非常疑惑。因…
何有为和罗金亮提出的高效分层克里金模型（Hierarchical Kriging）巧妙应对了这一挑战。通过距离相关系数估计参数相对值，他们将原本复杂的多维优化问题简化为一维问题，在保持甚至提升模型精度的同时，大幅降低了计算成本。在压缩机转子等工程实例中，这一方法相比传统方法节省了99%的建模时间，实现了计算效率与模型精度的双赢...
1.克里金模型（Kriging Model）是一种基于空间统计学的插值方法，主要用于通过已知点的观测值预测未知点...
1.克里金模型(Kriging Model)是一种基于空间统计学的插值方法,主要用于通过已知点的观测值预测未知点的数值。其核心思想是利用空间数据的自相关性(空间依赖关系),结合统计学理论,提供最优线性无偏估计(Best Linear Unbiased Predictor, BLUP)。 2.Kriging+NSGAII+熵权TOPSIS,克里金模型+多目标遗传+熵权TOPSIS工艺参数...
摘要:克里金模型是一种十分有效的空间插值方法, 被广泛研究并应用于地质学、环境科学及大气科学等工程领域观测的代理模型。针对含有定量和定性因子混合输入的高维观测样本,提出定量和定性因子混合的罚盲克里金模型。在罚盲克里金模型的基础上...
克里金模型简介及Python实现 克里金模型(Kriging)是一种强大的地统计学方法,主要用于空间数据的插值和预测。它的优势在于不仅可以提供预测值,还能给出预测的不确定性,这使得它在许多领域(如地质勘探、环境科学等)中获得了广泛的应用。 克里金模型的基本原理 ...
克里金代理模型基于空间相关性的原理。可以处理多种类型的数据。在工程领域有着广泛应用。能够降低计算成本。模型构建需要一定的数据基础。对数据的质量有一定要求。克里金代理模型能提供较为准确的结果。 其精度受到多种因素影响。可以用于优化设计问题。帮助找到最优的解决方案。在地质勘探中发挥作用。有助于资源评估。