• 2024-05-27克里金代理模型Kriging
    Kriging笔记_代理模型由于Kriging模型不仅能对未知点的适应值进行预测,还能对其预测的不确定性进行估计。因此,其被广泛应用于代理模型辅助进化算法中,以解决昂贵单目标或多目标优化问题。使用下面的公式来估计未知点x的适应值:(均值+正态分布求解适应度值)
  • 2023-07-25python 站点克里金插值(kriging)
    Python站点克里金插值(Kriging)在地理信息系统(GIS)和地质领域中,站点克里金插值(Kriging)是一种常用的空间插值方法。它利用观测点上的数据,通过对空间自相关性的建模,估计未观测位置上的数值。Python提供了一些库和工具,使得实施站点克里金插值变得简单和高效。本文将介绍Python中的站点克
  • 2023-04-22克里金(Kriging)插值的原理与公式推导
    这篇文章是转载的一个大神的,因为那个大神的知乎回答的公式坏了,因此整理了一下公式,分享一下,讲的真的挺好的,大神的博客链接:克里金(Kriging)插值的原理与公式推导-xg19900.引言——从反距离插值(IDW)说起空间插值问题,就是在已知空间上若干离散点\(\left(x_i,y_i\right)\)的某
  • 2022-12-14leaflet 使用kriging-contour.js 与 turf.js生成等值面
    效果如下:leaflet生成等值面网上搜索了好多资料但测试感觉都有点瑕疵,kriging.js 生成的canvas图片每个都是小方格影响美感,turf.js会有非法Polygon且有白色缝隙。就想着可
  • 2022-11-27Kriging回归
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/377620800一、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