kriging

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    나는 정기적 인 300m 간격으로 21x31km에 걸쳐 수집 된 포인트 데이터를 사용하여 지구 자장의 래스터 레이어 세트를 만들려고합니다. 나는 kriging 변수의 150 가지 조합을 시도해 보았고 유니버설을 사용하여 2 차 추세 제거, 나머지는 기본 설정으로 끝냈다. 이것은 가장 정확한 예측과 가장 매끄러운 윤곽을주었습니다. 자기 방향을 얻기 위해 강도

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    가우스 프로세스 회귀를 사용하여 베이지안 최적화를 구현하려고 시도하고 있으며 여러 출력 GP를 먼저 시도하고 싶습니다. MATLAB의 fitrgp 함수 및 ooDACE 도구 상자와 같이 GP를 구현 한 소프트웨어가 많이 있습니다. 그러나 소위 다중 출력 GP, 즉 벡터 가치있는 기능을 예측하는 가우스 프로세스 모델을 구현 한 사용 가능한 소프트웨어를 찾지

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    R의 gstat 패키지를 사용하여 로컬 블록 글리 킹에 관련된 특정 정보를 찾을 수 없었습니다. 호주 정밀 농업 연구소의 VESPER라는 프리웨어가 있습니다. 이를 위해 R에서 읽을 수 있어야한다. gstat 함수를 지역적으로 작동시키기 위해 for-loop를 만드는 데 도움이 될 수있다. 이 전체 데이터 세트에 대한 베리오 그램의 좋은 플롯을 제공 lib

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    여기 뭔가 잘못되었을 수도 있지만 관련없는 열을 제거하여 데이터 프레임을 단순화하면 automap 라이브러리의 autoKrige 함수가 다른 결과를 제공합니다. automap 라이브러리의 meuse 데이터로이 문제를 재연 해 보았습니다. library(automap) data(meuse) colnames(meuse) [1] "x" "y" "cadm

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    k 주어진 3 개의 플롯을 생성하는 library을 사용하고 있습니다. 이 플롯을 생성 한 데이터 포인트 (x,y,z)을 알아야하지만, 문제는 플롯이 k의 함수에서 발생한다는 것입니다. 사용중인 라이브러리는 pyKriging이고 this은 github 저장소입니다. 자신의 예를 code의 단순화 된 버전은 다음과 같습니다 import pyKriging f

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    현재 그리드에서 누락 된 점을 찾기 위해 Bilinear 보간을 사용하는 데이터 점의 격자가 있습니다. 나는 Kriging 일명 thee best linear unbiased estimator의 지시를 받았다. 그러나 좋은 소스 코드 나 대수적 인 설명을 찾을 수 없었다. 누구든지 사용할 수있는 다른 보간 방법을 알고 있습니까? - 업데이트 @Sam Gre

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    나는 5 개의 데이터 포인트 (x=10,20,30,40,50 및 그 대응 응답 값 y 및 noise의 세트가 y 인 s.d.)을 가지고 있습니다. 이 데이터는 확률 론적 컴퓨터 실험으로부터 얻어진다. R에서 DiceKriging을 사용하여 이러한 데이터에 대한 kriging 모델을 맞추려면 어떻게해야합니까? 이종 잡음 온라인 x <- seq(from=10,