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克里金插值（Kriging）在MATLAB中的實現(xiàn)【優(yōu)化】

2年前作者：早起CaiCai分類：Toy博客閱讀(19)違法舉報

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該部分是基于克里金插值（Kriging）在MATLAB中的實現(xiàn)（克里金工具箱），由于在運行過程中有部分問題，基于此做的一些理解+優(yōu)化。

工具箱的下載見上面的鏈接，其提供了工具箱。

clc
clear

load('data_kriging.mat')  %載入數(shù)據(jù)；我在這里將工具箱中的data1替換了名字

%模型參數(shù)設(shè)置，無特殊情況不需修改，見說明書
theta = [10 10]; lob = [1e-1 1e-1]; upb = [20 20];

[dmodel, perf] = dacefit(S, Y, @regpoly0, @corrgauss, theta, lob, upb);
% corrgauss表示高斯相關(guān)函數(shù)
% lob：相關(guān)函數(shù)參數(shù)的下界向量
% upb：相關(guān)函數(shù)參數(shù)的上界向量

%S存儲了點位坐標(biāo)值，Y為觀測值
X = gridsamp([0 0;100 100], 40);  %創(chuàng)建一個40*40的格網(wǎng)，標(biāo)注范圍為0-100，即格網(wǎng)間距為2.5

% X=[83.731	32.36];     %單點預(yù)測的實現(xiàn)
%格網(wǎng)點的預(yù)測值返回在矩陣YX中，預(yù)測點的均方根誤差返回在矩陣MSE中
[YX,MSE] = predictor(X, dmodel);    
X1 = reshape(X(:,1),40,40); X2 = reshape(X(:,2),40,40);
YX = reshape(YX, size(X1));         %size(X1)=40*40

figure(1), mesh(X1, X2, YX)         %繪制預(yù)測表面
hold on,
plot3(S(:,1),S(:,2),Y,'.k', 'MarkerSize',10)    %繪制原始散點數(shù)據(jù)
hold off

figure(2),mesh(X1, X2, reshape(MSE,size(X1)));  %繪制每個點的插值誤差大小

在dacefit函數(shù)中，參數(shù)的含義如下：

S：輸入變量的樣本數(shù)據(jù)矩陣，每一行代表一個樣本點，每一列代表一個輸入變量。
Y：響應(yīng)變量的樣本數(shù)據(jù)矩陣，每一行代表一個樣本點，每一列代表一個響應(yīng)變量。
@regpoly0：回歸多項式函數(shù)的句柄，用于擬合輸入變量和響應(yīng)變量之間的回歸關(guān)系。regpoly0表示零階多項式，即常數(shù)回歸模型。
@corrgauss：相關(guān)函數(shù)的句柄，用于描述輸入變量之間的相關(guān)性。corrgauss表示高斯相關(guān)函數(shù)。
theta：相關(guān)函數(shù)的參數(shù)向量，用于調(diào)整相關(guān)函數(shù)的形狀和范圍。具體含義根據(jù)相關(guān)函數(shù)的定義而定。
lob：相關(guān)函數(shù)參數(shù)的下界向量，用于限制參數(shù)的范圍。
upb：相關(guān)函數(shù)參數(shù)的上界向量，用于限制參數(shù)的范圍。

函數(shù)返回值包括：

dmodel：擬合好的DACE模型，可以用于進(jìn)行預(yù)測和插值。
perf：擬合模型的性能指標(biāo)，如均方根誤差（RMSE）、均方誤差（MSE）等。

通過調(diào)整相關(guān)函數(shù)的參數(shù)和范圍，可以對DACE模型進(jìn)行優(yōu)化，以最好地擬合輸入變量和響應(yīng)變量之間的關(guān)系。

克里金插值（Kriging）在MATLAB中的實現(xiàn)【優(yōu)化】

克里金插值（Kriging）在MATLAB中的實現(xiàn)【優(yōu)化】

備注：如果缺失數(shù)據(jù)不是規(guī)整的，這種方法還是比較難應(yīng)用。
相關(guān)的原理可借鑒：
克里金插值MATLAB程序文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-467437.html

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