1) Cokriging methods
协克立金方法
2) Kriging method
克立金方法
1.
Study on space-time domain to forecast changing trend of BOD-DO of some wetland by Kriging method;
利用克立金方法预测湿地水质的变化趋势
2.
Using observation data, this paper discusses optimal design of the observation-wells network for ash field of Shen-tou Power Plant through Kriging method.
利用已有的观测数据 ,运用克立金方法对神头电厂贮灰场观测井网进行优化设计。
3) Co-Kriging method
协克里金方法
1.
In consideration of great influences of the elevation information, it was taken as an influencing factor of the second class, and introduced into the Co-Kriging method for spatial rainfall interpolation, and a new Co-Kriging method was put forward.
考虑到高程对降雨量影响较大,在协克里金方法的基础上将高程作为第2类影响因素引入降雨量的空间插值方法中,并提出了引入高程信息的协克里金方法。
4) collocated cokriging technique
同位协克里金方法
5) Co-kriging
协克里金法
6) kriging
克立格方法
1.
The paper studies the form of the result of SVM with covariance function as the kernel function under some conditions, and draws the conclusion that Kriging is equivalent to SVM under those conditions.
研究了支持向量机 (support vector machine,SVM)方法在一定假设条件下 ,核函数取为样本协方差函数时解的具体形式 ,得出了在该假设情况下 SVM方法等价于克立格方法的结论 ,提出了用协方差函数作为 SVM核函数的思想 。
补充资料：克立金法
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克立金法
克立金法基本原理
克立金法最初是由南非金矿地质学家克立格(d.g.krige)根据南非金矿的具体情况提出的计算矿产储量的方法；按照样品与待估块段的相对空间位置和相关程度来计算块段品位及储量，并使估计误差为最小。
克立金法基本原理是根据相邻变量的值(如若干样品元素含量值)，利用变差函数所揭示的区域化变量的内在联系来估计空间变量数值的方法。
地质变量是区域化变量，具有空间结构性，即在空间点x和x+h 处的变量值 z(x)和z(x+h) 具有自相关性。这种相关依赖于两点间的向量h和矿化特征。区域化变量的空间特征由变差函数来描述。
克立金法变差函数
变差函数为区域变量 z(x)的增量平方的数学期望，即区域化变量增量的方差。变差函数即是距离 h的函数，又是方向a的函数，通式可写成：
2r(h,a)=2r(h)=e{{z(x)-z(x+h)}2}
变差函数一般以变差曲线表示。由图可见，随着 h的增大，r（h）趋于稳定值，这时的h称为变程，记为a，它表示了变量从空间相关状态到不相关状态的转折点，而r （a）称为基台值(c+c0)。变程揭示了变量空间自相关性的影响范围，基台值反映了变量变异的强弱。当h趋于零时,r（h）的极限值即曲线在纵坐标的截距为块金常数（c0），它反映了变量随机性的大小。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。