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《克里金差值法论文--基于Cokriging的空间插值算法研究与实现》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、基于Cokriging的空间插值算法研究与实现作者姓名:蒋鑫专业班级:信息与计算科学200807020104指导教师:白林摘要空间数据插值技术对于地表高程、地质属性等空间数据建模具有重要意义。本文首先介绍了空间插值算法的相关理论和相关技术,然后以普通克里格插值算法为基础,着重研究协同克里格的空间插值算法,并且给出了两种算法的程序实现。最后以河南省焦作市修武段地下水高程数值模拟为例,以地下水位高度为主区域化变量,以容易获取的节点地表高程信息作为协同区域化变量,计算了各自的实验变差函数和交互实验变差函数,分别进行普通克里格法插值和协同克里格
2、插值,指出协同克里格法在进行松散多孔介质区域地下水位估值时能取得更为良好的效果。论文以VisualC++6.0为开发工具实现算法编程,使用Matlab三维图形库函数进行三维曲面显示。关键词:空间插值;区域化变量;协同克里格;变差函数成都理工大学毕业设计(论文)TheResearchandRealizationofComparisonInterpolationAlgorithmBasedonCokrigingIntroductionoftheauthor:JiangXin,whoseinstructorwasLecturerBaiLin.
3、HegraduatedfromChengduUniversityofTechnologyinInformationandComputingSciencemajor.AbstractThespatialdatainterpolationtechniquesforthesurfaceelevation,geologicalproperties,andspatialdatamodelingisimportant.Thispaperfirstintroducestherelevanttheoryandtechnologyofthespatial
4、interpolationalgorithm,thentheordinarykrigingalgorithm,focusedontheco-krigingspatialinterpolationalgorithm,andgivestheprogramofthetwoalgorithms.Finally,numericalsimulationofJiaozuoCity,HenanProvince,theXiuwuparagraphgroundwaterelevation,forexample,thattheheightofthemainr
5、egionalizedvariablestogroundwaterlevel,easyaccesstothenodesurfaceelevationinformationascollaborativeregionalizedvariablestocalculatetheexperimentalvariogramandinteractivetheexperimentalvariogram,respectively,ordinaryKriginginterpolationandco-kriginginterpolation,thatcana
6、chievemoregoodresultsduringtheregionalgroundwatervaluationoflooseporousmediaCokriging.ThesistotheVisualC++6.0developmenttools,algorithmicprogramming,Matlab3Dgraphicslibraryfunctionsforthree-dimensionalsurfacedisplay.Keywords:ComparisonInterpolation;Regionalizedvariables;
7、Cokriging;Variogram5成都理工大学毕业设计(论文)目录第1章绪论11.1研究背景11.2国内外研究现状21.3研究意义41.4主要研究内容4第2章空间散点插值算法理论72.1空间散点数据插值的概念72.2空间散点数据插值的分类82.3插值算法基本原理82.3.1距离反比加权插值法(InverseDistanceWeighted)82.3.2普通克里格插值方法(OrdinaryKriging)92.3.3协同克里格插值方法(Cokriging)11第3章地质统计插值算法程序设计与实现133.1普通克里格算法实现133.1
8、.1实验变差函数133.1.2用球状模型拟合理论变差函数143.1.3结构套合153.1.4求解kriging方程组153.2协同克里格算法实现及改进173.2.1交叉变差函数173.2.2用指数模型拟合理