KrigingToolboxV2.0 是一款兼容 Matlab 7 及以上版本的工具箱,为用户提供便捷的克里金插值功能。
KrigingToolboxV2.0:便捷的克里金插值工具箱
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克里金插值方法简介
克里金插值是一种在地理信息系统(GIS)和统计学中广泛应用的高级空间插值技术,由南非矿业工程师丹尼尔·吉拉德·克里金提出。它利用地质统计学原理,通过考虑数据之间的空间相关性和误差结构来估计未知位置的空间变量值。本程序使用C#编程语言在.NET平台实现克里金插值,采用了指数模型作为协方差函数。指数模型通过半变函数描述同一变量在空间上不同距离的变化率,其形式为C(h) = σ² * exp(-|h|/λ),其中σ²是方差,λ是特征长度。程序还包括数据处理、等高线生成等步骤,提高预测精度。
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Matlab 克里金插值代码-PPE_Kriging:PPE 课程的克里格插值代码
用于小组成员:潘岳(Yue Pan)和范德瑞(Fandré Josianne)
主管:Jemil Avers Butt 博士
环境和先决条件:- Matlab(2019 或更高版本)
实施细节:- 代码架构:https://github.com/josi-fandre/PPE_Kriging- 演示:https://www.youtube.com/watch?v=61adYg8-24s
数据集:- DEM 数据集
半变异函数:- 球状模型- 高斯模型- 指数模型
插值结果:- 密集数据集- 稀疏数据集
插值错误:- 密集数据集- 稀疏数据集
参考:- 克雷西·诺埃尔(Cressie,Noel)。“克里金的起源。”数学地质 22.3(1990):239-252。
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论文链接:https://doi.org/10.1016/j.cie.2020.107050
预印本链接:https://www.researchgate.net/publication/347685369_Golden_Eagle_Optimizer_A_nature-inspired_metaheuristic_algorithm
如有疑问,请联系:geo.algorithm@gmail.com
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