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自适应Kriging代理模型及Kriging代码_KrigingModel

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简介：
本文介绍了自适应Kriging代理建模方法及其应用，并提供了相关的Kriging源代码，帮助读者理解和实现该算法。 KrigingModelCode 是一个用于实现 Kriging 插值预测的工具，适用于自适应代理模型构建。

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  • 自适应Kriging代理模型及Kriging代码_KrigingModel
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    本文介绍了自适应Kriging代理建模方法及其应用，并提供了相关的Kriging源代码，帮助读者理解和实现该算法。 KrigingModelCode 是一个用于实现 Kriging 插值预测的工具，适用于自适应代理模型构建。
     
  • Kriging模型_Matlab_代理模型应用_Kriging代理模型_matlab_kriging_model
    优质
    本资源深入探讨了Kriging模型在Matlab环境下的实现与优化，并展示了其作为代理模型应用于复杂系统仿真和预测中的强大功能。 提供完整的Kriging代理模型代码及说明书、使用手册。
     
  • EGO算法的Kriging代理模型.zip
    优质
    本资料包含EGO（Efficient Global Optimization）算法及其在构建Kriging代理模型中的应用。通过结合优化与建模技术，为复杂系统提供高效解决方案。适合研究与工程实践参考。 案例：Y = G(X,t) = -30 + x1^2*x2 - 5*x1*t + (x2 + 1)*e^(t^2) 其中，x1~N(3.5,0.3^2)，x2~N(3.5, 0.3^2)，t的取值范围为[0,0.5]。 本程序可以无偿使用，但不对实际结果做任何保证。编写日期：2020年8月。
     
  • matlab中的kriging代码
    优质
    本段落提供关于如何在MATLAB环境中实现克里金（Kriging）插值方法的代码示例和解释。适合需要进行空间数据分析或预测模型建立的研究者参考。 Kriging的Matlab代码以及Kriging插值原理介绍。 Kriging是一种最优线性预测技术，在地理信息系统、环境科学等领域广泛应用。其主要目的是通过已知的数据点来估计未知区域内的数据，同时提供一个误差评估。在使用Matlab实现时，可以通过构建协方差矩阵和求解相关系数等步骤完成插值过程。
     
  • kriging模型与代理优化模型的发展进展
    优质
    简介：本文综述了kriging模型及其在代理优化中的应用进展，探讨了该领域内的最新研究成果和方法改进。 kriging模型及代理优化模型的进展。
     
  • MATLAB中的Kriging插值代码
    优质
    本段代码演示了如何在MATLAB中实现Kriging插值方法，适用于数据科学家和工程师进行空间数据分析与预测建模。 程序能够运行Kriging插值算法，并提供了几种不同的半变异函数供选择使用。
     
  • MEIGA_基于Kriging的代理模型优化_遗传算法_Kriging代理模型_Kriging优化
    优质
    本研究提出了一种结合Kriging代理模型与遗传算法的优化方法（MEIGA），用于提高复杂系统建模效率和精度，特别适用于黑箱函数优化问题。 EGO算法的实现利用了遗传算法及kriging代理模型，并通过经典案例进行优化求解。
     
  • 基于MATLAB的Kriging算法代码
    优质
    本简介提供了一段基于MATLAB编写的Kriging算法代码。该代码旨在帮助用户理解和实现空间数据插值与预测，适用于地质、气象等领域的数据分析。 克里金插值法，又称空间自协方差最佳插值法，是根据南非矿业工程师D．G．Krige的名字命名的一种最优内插方法。该方法在地下水模拟、土壤制图等领域得到广泛应用，并被视为一种非常有用的地质统计格网化技术。
     
  • 基于Python的Kriging模型及数据集
    优质
    本项目基于Python语言实现克里金(Kriging)插值方法，并提供相关数据集用于验证算法的有效性与准确性。适合地理统计学与数据分析领域的研究者和开发者使用。 kriging模型可以用Python编写，并且可以使用数据集进行实践。