克里金插值法的基本思想是什么

克里金插值法的基本思想是什么？

正确答案：克里金插值法的基本思想是：发掘插值表面的总特征，并将这些特征应用于估算平面上没有值的地方。在克里金插值法中，光滑是最主要的特征。由于克里金插值法是基于统计特征的，所以用它进行插值不仅可以获得预测结果，而且还能获得预测误差，有利于评估插值结果的不确定性。

克里金插值法比较麻烦。

克里金插值法（Kriging）是依据协方差函数对随机过程/随机场进行空间建模和预测（插值）的回归算法[1]。在特定的随机过程，例如固有平稳过程中，克里金法能够给出最优线性无偏估计（Best Linear Unbiased Prediction, BLUP），因此在地统计学中也被称为空间最优无偏估计器（spatial BLUP）[1]。

对克里金法的研究可以追溯至二十世纪60年代，其算法原型被称为普通克里金（Ordinary Kriging, OK），常见的改进算法包括泛克里金（Universal Kriging, UK）、协同克里金（Co-Kriging, CK）和析取克里金（Disjunctive Kriging, DK）[1]；克里金法能够与其它模型组成混合算法。

若协方差函数的形式等价，且建模对象是平稳高斯过程，普通克里金的输出与高斯过程回归（Gaussian Process Regression, GPR）在正态似然下输出的均值和置信区间相同，有稳定的预测效果[2][1]。克里金法是典型的地统计学算法，被应用于地理科学、环境科学、大气科学等领域[1]。

vb没有提示具体在哪一行有错？

第一：

你注意一下，程序里面simpson38rule和simpsons38rule是两个不同类型的变量，两个名字过于相近（就一个s的区别），很容易弄混。

results是一个double类型的数组，所以我个人认为最后两句直接写成下面两句就好：

simpson38rule = results(srfGVSimp38Vol)

lablelCaption = "土方量计算结果为：" + simpson38rule

所以object类型的simpsons38rule根本没有用上。

第二：

presults是关键字，用不着定义，所以

Dim presults As Double

这句话是多余的。

这种网上一般都有现成的代码下载，下面这个链接就可以下载

>

克里金法类型分常规克里金插值(常规克里金模型/克里金点模型)和块克里金插值。 块克里金插值估算的方差结果常小于常规克里金插值，所以，生成的平滑插值表面不会发生常规克里金模型的凹凸现象。按照空间场是否存在漂移(drift)可将克里金插值分为普通克里金和泛克里金，其中普通克里金(Ordinary Kriging简称OK法)常称作局部最优线性无偏估计．所谓线性是指估计值是样本值的线性组合，即加权线性平均，无偏是指理论上估计值的平均值等于实际样本值的平均值，即估计的平均误差为0，最优是指估计的误差方差最小。

利用克里金法插值时变异函数的确定是其关键。当区域化变量不满足二阶平稳假设存在漂移时，漂移的形式、残余（Ｒｅｓｉｄｕａｌ）变异函数参数的估计比较困难。该文提出了利用多元逐步回归法确定漂移的次数；采用矩法和最大似然法相结合估计残余变异函数参数；当区域内数据点个数比较多时，在三角网格剖分过程中一次确定三角形与其内数据点的包含关系，用于快速检索待插点邻域内的数据点，最后给出了应用实例。

作者单位：北京航空航天大学机械工程与自动化学院!北京100083(牛文杰;朱大培);北京航空航天大学计算机科学与工程系(陈其明)

关键词：泛克里金法插值;最大似然法;矩法;三角网格剖分;多元逐步回归

分类号：TP39141

景资料分析、实验变异函数的图形观察来确定的，这种确定方法一般带有一定的主观性。正如文献［１１所指出的那样，对于同一个区域化变量，有些人认为满足二阶平稳假设，而另一些人则认为带有漂移，没有一个判定准则。实际应用中，漂移次数的确定可借鉴利用Ｋ阶广义多项式协方

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