【摘 要】
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经典Kriging插值算法在当区域化变量的变化呈非正态分布时,变异函数会出现明显的病态,另外,变异函数是对区域化变量间差值取平方,致使插值结果容易受区域化变量异常值的影响
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经典Kriging插值算法在当区域化变量的变化呈非正态分布时,变异函数会出现明显的病态,另外,变异函数是对区域化变量间差值取平方,致使插值结果容易受区域化变量异常值的影响。采取对区域化变量取自然对数的措施,以减弱上述因素的影响,另外在变异函数模型中,引入粒子群(PSO)优化算法对变异函数模型参数进行寻优,取得了良好的效果。
The classical Kriging interpolation algorithm shows significant morbidity when the regional variables change non-normal distribution. In addition, the variogram is the square of the difference between the regional variables, which makes the interpolation results vulnerable to regional variables Effect of value. The natural logarithm of the regionalized variables is adopted to reduce the influence of the above factors. In addition, particle swarm optimization (PSO) is introduced into the mutation function model to optimize the parameters of the mutation function model, and the good effect is achieved.
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