Language
Country/Area
No result found
لغز Kriging: كيف يحقق أفضل تنبؤ غير متحيز؟
طريقة Kriging نشأت من الإحصائيات الجيولوجية وقد تم استخدامها الآن على نطاق واسع في التحليل المكاني والتجارب الحسابية.تهدف طريقة الاستيفاء القائمة على العملية الغوسية إلى التنبؤ بقيم المواقع غير الملاحظة من خلال متوسط متوسط القيم المعروفة.من بين جميع أنواع طرق التنبؤ ، تبرز طريقة Kriging مع أفضل خصائص التنبؤ الخطية غير المتحيزة ، مما يجعلها أداة مهمة للبحث والتطبيق الحاليين.
kriging ليس مجرد تقنية استيفاء ، بل يتضمن أيضًا فهمًا متعمقًا للعمليات العشوائية.يتيح ذلك للمحللين تقديم تنبؤات معقولة في الأماكن التي لا توجد فيها البيانات وتحديد أوجه عدم اليقين ذات الصلة.
يكمن أساس طريقة Kriging في العملية الغوسية ، حيث يتم توزيع عينات كل نقطة وفقًا لبعض وظائف التغاير.هذا يعني أن طريقة kriging لا تأخذ في الاعتبار فقط العينات التي يتم ملاحظتها حاليًا ، ولكنها تجعل أيضًا تنبؤات للقيم المحتملة المستقبلية لكل موقع محتمل غير محتمل.تم اقتراح النظرية الرئيسية لهذه التقنية في عام 1960 من قبل عالم الرياضيات الفرنسي جورج ماتيلون ، الذي استند بحثه في الأصل إلى أطروحة ماجستير داني كريجر ، الذي أجرى الذهب في منجم Witwattersland في جنوب إفريقيا.
تعمل طريقة Kriging من خلال مراعاة المتغيرات العشوائية حول نقاط البيانات المعروفة ثم حساب التنبؤات بناءً على موقعها المكاني.إذا كانت البيانات التي يتم النظر فيها لها درجة من الاستقرار ، فيمكن الحصول على تنبؤ معقول لقيم غير معروفة.يسمح هذا الافتراض لطريقة Kriging بإعداد نموذج تنبؤ أكثر كفاءة مع الحصول على تدابير عدم اليقين.
يمكن اعتبارمن خلال تصميم وظيفة التباين الدقيق ، يمكن أن تضمن طريقة Kriging الحد الأدنى لخطأ مربع في نتيجة التنبؤ ، مما يجعلها أداة مهمة للغاية في الاستدلال المكاني.
Kriging نموذجًا تحسينًا بايز.يبدأ بتوزيع مسبق للوظيفة ، وهي في حد ذاتها عملية غوسية.هذا يعني أنه بالنسبة لأي نقطتين ، تقوم العملية بتقييم التباين بناءً على الموقع المكاني لهاتين النقطتين.عندما تأتي ملاحظات جديدة ، إلى جانب بيانات المراقبة هذه ، يمكن إنشاء توزيع خلفي لأي موقع جديد ، وهو أيضًا توزيع غاوسي ، والذي يمكن حسابه بسهولة من الملاحظات وتباينها.
عند القيام بالاستدلال المكاني ، تتمثل الفكرة الأساسية لـ Kriging في استخدام مجموعات خطية للتنبؤ بمواقع غير محصورة.تعتمد هذه القيم المتوقعة على متوسط مرجح للبيانات المعروفة ، حيث يهدف حساب الأوزان إلى تعكس القرب الهيكلي بين القيم المعروفة والموقع المقدر.والأهم من ذلك ، أن تصميم طريقة kriging يحتاج أيضًا إلى تجنب الانحرافات الناجمة عن توزيع العينة غير المتكافئ.
ليس فقط ذلك ، يمكن أن تقلل الأوزان المستخدمة في طريقة Kriging من تباين التنبؤ ، مما يضمن متانة ودقة التنبؤ.
يمكن أن تستمد طريقة Kriging مجموعة متنوعة من طرق التنبؤ المختلفة بناءً على الطبيعة العشوائية للحقل العشوائي ومستوى الاستقرار مسبقًا.تشمل طرق Kriging الكلاسيكية Kriging العادية ، Kriging البسيطة والكريغينغ العامة ، وما إلى ذلك. يتم تطبيق هذه الطرق على افتراضات مختلفة في ظل ظروف مختلفة.في kriging العادية ، من المفترض أن يكون الوسط غير المعروف ثابتًا داخل منطقة البحث ، في حين يفترض Kriging البسيط أن المتوسط معروف بالنطاق الكلي.تأخذ قاعدة Kriging العالمية في الاعتبار النموذج العالمي للاتجاهات متعددة الحدود ، وبالتالي توفير قدرات تنبؤ أكثر مرونة.
يتم استخدام المتغيرات المختلفة لطريقة Kriging في مجالات مختلفة ، من استكشاف الموارد الطبيعية إلى العلوم البيئية ، وحتى في التخطيط الحضري.أخذ الاستكشاف الجيولوجي كمثال ، يمكن لـ Kriging طريقة تحويل نقاط أخذ العينات المتفرقة بشكل فعال إلى تقييمات شاملة للموارد ، وبالتالي مساعدة المؤسسات على اتخاذ قرارات استثمار أكثر ذكاءً.يمكن أن تجعل طريقة Kriging أكثر عمقًا تنبؤات تطلعية لمساعدة الباحثين العلميين على فهم التغييرات المحتملة في الأنشطة الجيولوجية.
ومع ذلك ، مع تطوير التكنولوجيا وتنويع طرق القياس ، فإن التحديات التي تواجه Kriging تتزايد أيضًا.على سبيل المثال ، كيفية معالجة مجموعات البيانات الأكبر وكيفية تحسين كفاءة الحوسبة ستصبح اتجاه البحث المستقبلي.
في التطبيقات المستقبلية ، كيف ستجمع Kriging بين التقنيات والأساليب الناشئة لزيادة تحسين دقة التنبؤ؟
