本文關(guān)鍵詞： 時空克里格 變異函數(shù) 插值精度 普適性 廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《測繪科學(xué)》2016年12期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對傳統(tǒng)的時空克里格算法的精度受到時空變異函數(shù)的影響,而時空變異函數(shù)理論模型的選擇常受主觀因素影響和理論半變異函數(shù)局限,沒有普適性的建模方法;加之參數(shù)較多估計困難,致使插值精度不高的問題,該文提出一種普適性的基于廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)時空克里格插值變異函數(shù)擬合方法,在此基礎(chǔ)上建立了廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與時空克里格結(jié)合的新穎時空混合插值算法。通過與傳統(tǒng)插值方法在民勤縣地下水埋深插值中的比較研究表明,該時空混合插值算法的插值精度顯著提高,并且是一個普適性的插值法。
[Abstract]:The accuracy of the traditional spatio-temporal Kriging algorithm is affected by the spatio-temporal variogram, while the selection of the theoretical model of the spatio-temporal variogram is often influenced by subjective factors and the limitation of the theoretical semi-variogram. There is no universal modeling method; Due to the difficulty of parameter estimation, the interpolation accuracy is not high. In this paper, a generalized adaptive spatial-temporal Kriging interpolation variable function fitting method based on generalized regression neural network is proposed. On this basis, a novel spatio-temporal mixed interpolation algorithm based on generalized regression neural network and spatio-temporal Kriging is established. The comparison with the traditional interpolation method in the groundwater depth interpolation in Minqin County shows that. The interpolation accuracy of the spatiotemporal mixed interpolation algorithm is improved significantly, and it is a universal interpolation method.
【作者單位】： 蘭州交通大學(xué)數(shù)理學(xué)院;蘭州大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院;蘭州交通大學(xué)測繪與地理信息學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(41371435,61364001,71563025)
【分類號】：P208;P641.7
【正文快照】： 0引言空間插值在空間連續(xù)性數(shù)據(jù)應(yīng)用研究方面具有非常重要的地位[1]�，F(xiàn)有的空間插值方法大體上可分為3類[2]:1)確定性的或者非地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)方法(如反距離平加權(quán)法(inverse distance weighting,IDW)、樣條函數(shù)插值法等)。2)隨機的或地質(zhì)統(tǒng)計方法(如普通克里格(or-dinary Kriging

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