Language
Country/Area
No result found
Тайна Кригинга: как он достигает наилучшего непредвзятого прогноза?
Kriging-это не просто метод интерполяции, он также включает в себя глубокое понимание стохастических процессов.Это позволяет аналитикам делать разумные прогнозы в местах, где данные не существуют, и количественно определять соответствующие неопределенности.
Основа метода Кригинга заключается в гауссовом процессе, где образцы каждой точки распределяются в соответствии с некоторой ковариационной функцией.Это означает, что метод Кригинга не только учитывает наблюдаемые в настоящее время образцы, но и делает прогнозы будущих возможных значений для каждого потенциального ненаблюдаемого местоположения.Основная теория этой техники была предложена в 1960 году французским математиком Джорджем Мателоном, чье исследование было первоначально основано на диссертации Дэнни Кригера, который провел золото в руднике Виттваттерсленда в Южной Африке.
Метод кригинга работает, учитывая случайные переменные вокруг известных точек данных, а затем вычисляя прогнозы на основе их пространственного местоположения.Если рассматриваемые данные имеют некоторую степень стабильности, можно получить разумный прогноз неизвестных значений.Это предположение позволяет методу Кригинга настраивать более эффективную модель прогнозирования при получении мер неопределенности.
Благодаря точной конструкции функции ковариации метод кригинга может обеспечить минимальную среднюю квадратную ошибку результата прогнозирования, что делает его чрезвычайно важным инструментом в пространственном выводе.
Кригинг может рассматриваться как байесовская форма оптимизации.Это начинается с предварительного распространения функции, которая сама по себе является гауссовым процессом.Это означает, что для любых двух точек процесс оценивает ковариацию на основе пространственного местоположения этих двух точек.Когда появляются новые наблюдения, в сочетании с этими данными наблюдения, можно сгенерировать заднее распределение для любого нового местоположения, которое также является гауссовым распределением, которое можно легко рассчитать по наблюдениям и их дисперсии.
При выполнении пространственного вывода основная идея кригинга состоит в том, чтобы использовать линейные комбинации для прогнозирования ненаблюдаемых мест.Эти прогнозируемые значения основаны на средневзвешенном уровне известных данных, где расчет весов предназначен для отражения структурной близости между известными значениями и предполагаемым местоположением.Что еще более важно, проектирование метода Кригинга также необходимо избежать отклонений, вызванных неравномерным распределением выборки.
Метод кригингаНе только то, что веса, используемые в методе Кригинга, также могут минимизировать дисперсию прогнозирования, что обеспечивает надежность и точность прогнозирования.
может получить множество различных методов прогнозирования, основанных на случайной природе случайного поля и уровня заданного уровня.Классические методы кригинга включают обычный кригинг, простой кригинг и генерал Кригинг и т. Д. Эти методы применяются к различным предположениям при разных обстоятельствах.В обычном Кригинге предполагается, что неизвестное среднее значение зафиксировано в области поиска, в то время как простой Кригинг далее предполагает, что среднее значение известно общего диапазона.Универсальное правило кригинга учитывает универсальную модель полиномиальных тенденций, обеспечивая, таким образом, более гибкие возможности прогнозирования.
Различные варианты кригинга используются в разных областях, от исследования природных ресурсов до науки окружающей среды и даже в городском планировании.Принимая геологическое исследование в качестве примера, метод кригинга может эффективно преобразовать разреженные точки выборки в комплексные оценки ресурсов, что помогает предприятиям принимать более умные инвестиционные решения.Следуя глубже, метод Кригинга также может сделать более прогнозные прогнозы, чтобы помочь научным исследователям понять потенциальные изменения в геологической деятельности.
Тем не менее, с разработкой технологий и диверсификации методов измерения, проблемы, с которыми сталкивается Кригинг, также растут.Например, как обрабатывать более крупные наборы данных и как повысить эффективность вычислений, станет направлением будущих исследований.
В будущих приложениях, как Кригинг объединит новые технологии и методы для дальнейшего повышения точности прогнозирования?
