Kriging模型是一种通过已知试验点的信息构造未知试验点上相应的无偏估计模型,在很多领域均有应用。应用Kriging法假定所有数据中间均服从正态分布,且无偏。 利用dace工具箱,进行Kriging模型构造。(详细介绍可参考https://www.omicron.dk/dace.html) 下载dace工具箱后,将该工具箱添加到路径,即可调用dace
T)) for i in range(0,100): testy[i] = Kriging(x,z,m,xita,testpoint[i]) truey = func(testpoint) plt.figure() plt.plot(testx,testy,label='Kriging预测值') plt.plot(testx,truey,label='函数真实值') plt.legend() plt.show()发布于 2024-11-13 23:11・陕西 优化 代理模型 ...
Kriging是一组统计技术,用来将随机场的值(例如,地形的高程,z,作为地理位置的函数)从其在附近位置的观测值中插值到一个未观测到的位置。 令\((x,y)\)为某一空间数据点的坐标,\(Z(x,y)\)表示其值,对于某个点\((x_0,y_0)\)的值记为\(z_0=Z(x_0, y_0)\),则克里金插值公式如下: \(\hat{...
Kriging模型，作为预测工具，在众多领域展现其价值。它假定数据点间遵循正态分布且无偏，实现对未知点的估计。借助Matlab的dace工具箱，实现Kriging模型构建。下载dace工具箱，确保其位于Matlab路径中，从而调用相关函数。调用形式包括输入变量S、输出变量Y、回归函数regr（如regpoly0、regpoly1、regpoly2）、...
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克里金(Kriging)插值法,又称空间自协方差最佳插值法,它是以南非矿业工程师D.G.Krige的名字命名的一种最优内插法。克里金法广泛地应用于地下水模拟、土壤制图等领域,是一种很有用的地质统计格网化方法。
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