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第1章? 序貫高斯模擬基本原理

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1.1、序貫高斯模擬和普通克里格法的區別

序貫高斯模擬結果整體分布較離散，突出原始數據的非均質性和不確定性。可產生多個結果。普通克里格法模擬結果追求最高的估值精度和最小的估值方差，空間分布整體比較連續，具有明顯的平滑效應。只有一個結果。

1.2序貫高斯的原理：

1.2.1定義模擬網格，并產生待估網格的隨機路徑

利用隨機種子產生許多數據點，在數據點上加上網格，將數據點放到不同的小網格里面，同一個網格中的數據取平均值，稱之為硬數據。沒有數據點的網格則為需要插值的待模擬數據。（硬數據是對改進情況的主要衡量標準，以比例的形式出現，是一些易于收集的無可爭辯的事實。這是最需要收集的理想數據。）

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??

圖1.1 隨機點 ???????????????圖1.2 網格 ????????????????圖1.3 硬數據

?

然后利用隨機數，產生隨機路徑，這個路徑將會作為插值的順序路徑。

圖1.4 隨機路徑

1.2.2利用正態變化將原始數據變為標準正態分布。

將原始的數據先轉換為正態分布，再轉換為標準正態分布。使用的方法就是BOX-Cox廣義冪變換方法，通過數據本身估計該參數確定應采取的數據變換形式，可明顯地改善數據的正態性、對稱性和方差相等性。

正態變換公式:

?

??????????????????????? (1.1)

?

1.2.3利用克里金估值方法計算待估擬點的估計值和方差。

(1)、計算已知點之間的距離矩陣h和已知點與第一個待估計值點的距離向量h’。

(2)、利用試驗變差函數計算公式

?

???????????????? ???????????????????? (1.2)

?

計算實驗變差函數。

（3）、利用上一步得到的a和c0的值，用球狀模型擬合理論變差函數。如下圖所示，方框是實驗變差函數，曲線就是擬合的理論變差函數。

??????? （1.3）????????????????????????? 圖1.5 理論變差函數

?

（4）、構建普通克里金方程組，解出權系數。利用h和h’計算矩陣A和向量B，解得權重系數。

???

?

（1.4）

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（5）、得出克里金估計值以及方差。

克里金估計值：

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????????????????????????? ?????????????????????????????? （1.5）

?

克里金方差：

?

???????????????

?

(6)、抽取一個值作為該點的模擬值，并將其加入硬數據。從分布生成一個隨機數作為第一個點的模擬值，將該點的模擬值加入硬數據，進行下一個點的插值。

?? 圖1.6 逆正態變換

?

?

1.2.4重復上述步驟1.2.3直到將所有的待估網格模擬完。

圖1.7 序貫高斯模擬

?

1.2.5利用反變換將模擬值轉換到原始的數據域中。

利用正態反變換將模擬值轉換到原始的數據域中，計算模擬的誤差。

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逆變換公式:

????????????? ??????????????? （1.7）

?

?

?

第2章? 序貫高斯模擬實例

待模擬的數據如下

5	0.975	1.171	0.095	0.939	0.403	0.077	0.071
4	待估計	0.274	0.028	待估計	0.560	1.716	0.773
3	1.365	0.259	1.928	待估計	待估計	2.875	0.311
2	1.478	0.896	1.045	1.160	待估計	1.118	待估計
1	0.704	0.003	1.060	0.580	0.679	待估計	0.064

2.1解答：

代碼框架：

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clear close all clc %% 1.數據準備 rng(50); nx=7; % x有m個值 ny=5; % y有n個值 data_true=exprnd(1,[ny,nx]);%隨機生成一個指數分布 colLimits=[min(data_true(:)) max(data_true(:))]; figure subplot(2,2,1) gridx = 1:nx; gridy = 1:ny; imagesc(gridx,gridy,data_true) set(gca,'Ydir','normal') caxis(colLimits) colorbar title('真實數據') %'Real data' subplot(2,2,2) histogram(data_true(:),8); title('真實數據直方圖') %'Histgram of real data'% 1.1 構建數據網格 [X,Y] = meshgrid(gridx,gridy); x_true=X(:); y_true=Y(:); v_true=data_true(:); datatrue = [x_true,y_true,v_true]; %真實數據及位置坐標 nPoints=nx*ny; idx_sample = randperm(nPoints,round(0.8*nPoints)); idx_sample=sort(idx_sample); data0= datatrue(idx_sample,:) ; %硬數據 idt=true(nPoints,1); idt(idx_sample)=false; data_tofill=datatrue(idt,:); %需要插值的點 x0=data0(:,1); y0=data0(:,2); z0=data0(:,3); nHard=numel(x0);%畫圖 subplot(2,2,3) imagesc(gridx,gridy,data_true); caxis(colLimits) set(gca,'Ydir','normal') hold on scatter(x0,y0,20,'k') scatter(data_tofill(:,1),data_tofill(:,2),'r','p') colorbar title('硬數據')%包含原始未知數據subplot(2,2,4) histogram(z0,8); title('硬數據直方圖')%1.2 生成隨機路徑 xpred=data_tofill(:,1); ypred=data_tofill(:,2); path=[xpred,ypred]; n_pred=numel(xpred); idx = randperm(n_pred); path = path(idx,:); %生成隨機路徑%% 2.數據預處理 %原始數據分布轉變為標準正態分布 [zNomol0,lambda0]=boxcox(z0);% 對數據進行正態變換boxcox zNomol=(zNomol0-mean(zNomol0))/std(zNomol0);%將正態分布轉化為標準正態分布 data=data0; data(:,3)=zNomol;%% 3.克里金插值-實驗變差函數及擬合理論變差函數%3.1 計算點點距離矩陣%3.2 實驗變差函數計算%3.3 擬合理論變差函數% [ranges,sill,n,S] = variogramfit(h,gm,5,0); %%變差函數擬合函數%% % b=[ranges,sill]; % func = @(b,h)b(2)*((3*h./(2*b(1)))-1./2*(h./b(1)).^3);%spherical model%% 4.進行序貫高斯模擬 %4.1 逐個網格模擬%% 5.對數據進行正態逆變換boxcox % vpred_Nomol=vpred_Nomol*std(zNomol0)+mean(zNomol0); % % % Box_Cox逆變換 % if lambda0==0 % zpred=exp(vpred_Nomol); % else % zpred=(1+lambda0*vpred_Nomol).^(1/lambda0); % end%% 6.繪制結果圖% subplot(2,2,1) % histogram(dataPreM(:),8); % title('反變換后數據直方圖') % % subplot(2,2,2) % imagesc(gridx,gridy,dataPreM) % caxis(colLimits) % set(gca,'Ydir','normal') % hold on % scatter(data_tofill(:,1),data_tofill(:,2),'r','p') % colorbar % title('反變換之后的預測矩陣') % % subplot(2,2,3) % imagesc(gridx,gridy,data_true) % set(gca,'Ydir','normal') % hold on % scatter(x0,y0,5,'k') % scatter(data_tofill(:,1),data_tofill(:,2),'r','p') % colorbar % title('真實圖像') % % subplot(2,2,4) % imagesc(gridx,gridy,abs(dataPreM-data_true)) % caxis(colLimits) % set(gca,'Ydir','normal') % hold on % scatter(data_tofill(:,1),data_tofill(:,2),'r','p') % colorbar % title('誤差')

?

2.1.1數據準備

使用 warning off 消除所有的警告信息；用rng(50)產生隨機種子，使得每一次利用隨機命令產生的隨機數都一樣；用

data_true =??? exprnd(1,[ny,nx])

隨機生成一個指數分布。

圖2.1 指數分布

發現和題中給的數據正好是上下顛倒，這是由于matlab數據的坐標系和圖像的坐標系正好上下相反；用

idx_sample = randperm(nPoints,round(0.8*nPoints))

產生需要插值的點，并將原始數據和硬數據分別畫圖。

?? 圖2.2 前期數據

?

然后利用boxcox函數對硬數據進行正態變化，之后的所有計算都使用這些數據。

????? 圖2.3 boxcox

?

2.1.2第一個點的計算

利用[m,hq,h] = wode2(data_true,data,X,Y,path,pd),將點點距離矩陣算出來，其中最后一個參數可以控制所求的距離是已知點與已知點之間還是已知點和待估點之間（若pd=0則為已知點與已知點之間的距離,若pd=n(n=1.2.3.4.5.6.7) 則為已知點和待估點之間的距離），輸出距離矩陣h。

然后計算實驗變差函數，利用函數[r] = wode3(m,hq); 輸出的r就是實驗變差函數，再利用[ranges,sill,n,S] = variogramfit(hq,r,length(hq),0)擬合理論變差函數，得到重要的參數ranges,sill。

圖2.4 擬合變差函數

?

?

然后利用球狀模型對距離矩陣進行變形，得到A和B。

?

圖2.5 矩陣A、B

?

克里金方程

lm_d=inv(A)*B; z1=0; for i=1:length(lm_d)-1 z1=z1+lm_d(i)*data(i,3); end cg_m=lm_d'*B;

計算出克里金估計值和克里金方差最后把克里金估計值和方差當作參數f_simulation=normrnd(z1,(cg_m)^(1/2));

得到一個隨機的模擬值，這樣第一個值就求出來了

?

2.1.3其余點的計算

將模擬出的第一個點加入到已知點的集合中，利用循環將其他的六個值都求出來。放到變量data中。data=[data;[path(i,:),f_simulation]];

?

2.1.4對數據進行正態逆變換

vpred_Nomol=vpred_Nomol*std(zNomol0)+mean(zNomol0)將模擬出來的點進行正態分布的逆變換，再將列矩陣轉化為可以畫圖的5*7的矩陣。得到每一個點的模擬值：

圖2.7 結果

?

;

2．2繪制結果圖

圖2.5 誤差圖

可以看到只有一個點模擬的誤差比較大。

2.3代碼說明

?? 程序包里一共有3個自己的matlab文件,wode1為主函數，wode2為計算點點距離的函數，wode3為計算實驗變差函數的文件。

代碼：

wode1

clear close all clc warning off %% 1.數據準備 rng(50);%控制每次生產的隨機數都一樣 nx=7; % x有m個值 ny=5; % y有n個值 data_true=exprnd(1,[ny,nx]);%隨機生成一個指數分布%% colLimits=[min(data_true(:)) max(data_true(:))]; figure subplot(2,2,1) gridx = 1:nx; gridy = 1:ny; imagesc(gridx,gridy,data_true) set(gca,'Ydir','normal') caxis(colLimits) colorbar title('真實數據') %'Real data' subplot(2,2,2) histogram(data_true(:),8); title('真實數據直方圖') %'Histgram of real data'% 1.1 構建數據網格 [X,Y] = meshgrid(gridx,gridy); x_true=X(:); y_true=Y(:); v_true=data_true(:); datatrue = [x_true,y_true,v_true]; %真實數據及位置坐標 nPoints=nx*ny; idx_sample = randperm(nPoints,round(0.8*nPoints));%產生了28個數，還是抽樣產生的。 %雖然不知道老師用了什么辦法，但是待插值的地方就是那幾個點，這個太重要了 idx_sample=sort(idx_sample); data0= datatrue(idx_sample,:) ; %硬數據 idt=true(nPoints,1); idt(idx_sample)=false; data_tofill=datatrue(idt,:); %需要插值的點 x0=data0(:,1); y0=data0(:,2); z0=data0(:,3);%剔除掉需要插值的點的集合 nHard=numel(x0);%畫圖 subplot(2,2,3) imagesc(gridx,gridy,data_true); caxis(colLimits) set(gca,'Ydir','normal') hold on scatter(x0,y0,20,'k') scatter(data_tofill(:,1),data_tofill(:,2),'r','p') colorbar title('硬數據')%包含原始未知數據subplot(2,2,4) histogram(z0,8); title('硬數據直方圖')%1.2 生成隨機路徑 xpred=data_tofill(:,1); ypred=data_tofill(:,2); path=[xpred,ypred]; n_pred=numel(xpred); idx = randperm(n_pred); path = path(idx,:); %生成隨機路徑 %上面雖然找出來了哪些點是需要插值的，但是現在哪些點都是有數值的。 %% [zNomol0,lambda0]=boxcox(z0);% 對數據進行正態變換boxcox zNomol=(zNomol0-mean(zNomol0))/std(zNomol0);%將正態分布轉化為標準正態分布 data=data0; data(:,3)=zNomol;%對剔除后的數據進行正態變換figure histogram(data(:,3),8);%所以現在可以直接把提出后的數據輸出 %% %3.1 計算點點距離矩陣 [m,hq,h] = wode2(data_true,data,X,Y,path,0);%最后一個為判斷是求已知點直接的數據，還是求已知點和位置點直接的距離%3.2 實驗變差函數計算 r = wode3(m,hq);%3.3 擬合理論變差函數figure [ranges,sill,n,S] = variogramfit(hq,r,length(hq),0); %%變差函數擬合函數%% %b=[ranges,sill]; %c0=0; %c=sill %a=ranges %func = @(b,h)b(2)*((3*h./(2*b(1)))-1./2*(h./b(1)).^3);%spherical model%對擬合變差函數的重新操作,得到一個全新的矩陣A rr=sill*(3*h/(2*ranges)-h.^3/(2*ranges^3)); pp=find(h>ranges); rr(pp)=sill; nr=size(rr,1); A=ones(nr+1,nr+1); A(nr+1,nr+1)=0; A(1:nr,1:nr)=rr; %先求第一個B [m,hq,h] = wode2(data_true,data,X,Y,path,1); rr=sill*(3*h/(2*ranges)-h.^3/(2*ranges^3)); pp=find(h>ranges); rr(pp)=sill; B=[rr;1]; %求lm_d lm_d=inv(A)*B; %計算克里金估計值 z1=0; for i=1:length(lm_d)-1 z1=z1+lm_d(i)*data(i,3); end %計算克里金方差 cg_m=lm_d'*B; %以上計算了第一個 %然后加入數據計算第二個，第三個，以及很多很多 %生產正太分布隨機數 f_simulation=normrnd(z1,(cg_m)^(1/2)); %放到硬數據里面 data=[data;[path(1,:),f_simulation]]; %% 4.進行序貫高斯模擬 %4.1 逐個網格模擬%下面寫進去循環就行 for i=2:length(path(:,1)) [m,hq,h] = wode2(data_true,data,X,Y,path,0); [r] = wode3(m,hq); [ranges,sill,n,S] = variogramfit(hq,r,length(hq),0); %求A rr=sill*(3*h/(2*ranges)-h.^3/(2*ranges^3)); pp=find(h>ranges); rr(pp)=sill; nr=size(rr,1); A=ones(nr+1,nr+1); A(nr+1,nr+1)=0; A(1:nr,1:nr)=rr; %求B [m,hq,h] = wode2(data_true,data,X,Y,path,1); rr=sill*(3*h/(2*ranges)-h.^3/(2*ranges^3)); pp=find(h>ranges); rr(pp)=sill; B=[rr;1]; %重復第一個的步驟 %求lm_d lm_d=inv(A)*B; %計算克里金估計值 z1=0; for j=1:length(lm_d)-1 z1=z1+lm_d(j)*data(j,3); end %計算克里金方差 cg_m=lm_d'*B; %以上計算了第一個 %然后加入數據計算第二個，第三個，以及很多很多 %生產正太分布隨機數 f_simulation=normrnd(z1,(cg_m)^(1/2)); %放到硬數據里面 data=[data;[path(i,:),f_simulation]]; end data=real(data); vpred_Nomol=data(end-6:end,3); %% 5.對數據進行正態逆變換boxcox vpred_Nomol=vpred_Nomol*std(zNomol0)+mean(zNomol0);% Box_Cox逆變換 if lambda0==0zpred=exp(vpred_Nomol); elsezpred=(1+lambda0*vpred_Nomol).^(1/lambda0); end%重新組合 data(1:end-7,3)=data0(:,3); data(end-6:end,3)=zpred; dataPreM=zeros(size(data_true)); for i=1:length(data(:,1)) dataPreM(data(i,2),data(i,1))=data(i,3);%現在的形狀適合畫圖，但是不適合和題目對應 end%% 6.繪制結果圖 figure subplot(2,2,1) histogram(dataPreM(:),8); title('反變換后數據直方圖')subplot(2,2,2) imagesc(gridx,gridy,dataPreM) caxis(colLimits) set(gca,'Ydir','normal') hold on scatter(data_tofill(:,1),data_tofill(:,2),'r','p') colorbar title('反變換之后的預測矩陣')subplot(2,2,3) imagesc(gridx,gridy,data_true) set(gca,'Ydir','normal') hold on scatter(x0,y0,5,'k') scatter(data_tofill(:,1),data_tofill(:,2),'r','p') colorbar title('真實圖像')subplot(2,2,4) imagesc(gridx,gridy,abs(dataPreM-data_true)) caxis(colLimits) set(gca,'Ydir','normal') hold on scatter(data_tofill(:,1),data_tofill(:,2),'r','p') colorbar title('誤差') answer=[path,zpred]; disp('估計點對應的坐標和值:') disp(answer)

wode2

%計算點點距離矩陣 function [m,hq,h] = wode2(data_true,data,X,Y,path,pd) %獲取原來數據大小 n_data_true=size(data_true); m=zeros(n_data_true(1),n_data_true(2))-100; %獲得硬數大小 n_data=size(data); %制造矩陣 for i=1:n_data(1)m(data(i,2),data(i,1))=data(i,3);%第一列是列坐標 end th=m(1,:); m(1,:)=m(5,:); m(5,:)=th;th=m(2,:); m(2,:)=m(4,:); m(4,:)=th;idt=find(m>-90); np=length(idt); if pd==0%用來判斷求什么，A還是B h=zeros(np,np); %[X,Y]=meshgrid(1:n_data_true(2),1:n_data_true(1)); X=X(idt);X=X(:); Y=Y(idt);Y=Y(:); %距離 %nUp=(np-1)*(np-2)/2; %zeros(nUp,1) hUp=[]; for i=1:npfor j=i+1:npt=sqrt((X(i)-X(j))^2+(Y(i)-Y(j))^2);h(i,j)=t;h(j,i)=t;hUp=[hUp;t];end end hq=unique(hUp); hq=[0;hq]; elseh=zeros(np,1);X=X(idt);X=X(:);Y=Y(idt);Y=Y(:);for i=1:npt=sqrt((X(i)-path(pd,1))^2+(Y(i)-path(pd,2))^2);h(i)=t;hq=0;end end end

wode3

function [r] = wode3(m,hq) %遍歷矩陣的每一個數字m_size=size(m); b=find(m>-90); [bb,cc]=ind2sub([m_size(1) size(2)],b); data(:,1)=bb; data(:,2)=cc; data(:,3)=b; %hq=[0;1;2^(1/2);2;5^(1/2);8^(1/2)]; n00=zeros(1,length(hq)); n0=zeros(1,length(hq)); for p=1:length(hq)for i=1:length(data(:,3)) for j=1:length(data(:,3)) if ((data(i,1)-data(j,1))^2+(data(i,2)-data(j,2))^2)^(1/2)==hq(p)n00(p)= ((m(data(i,3))-m(data(j,3))).^2)/2+n00(p);n0(p)=n0(p)+1; end end end end %得到變差函數 r=n00./n0; end

順便給女朋友寫了一份，變得更加整潔

主函數

clear close all clc warning off %% 1.數據準備 rng(50); nx=7; % x有m個值 ny=5; % y有n個值 data_true=exprnd(1,[ny,nx]);%隨機生成一個指數分布 colLimits=[min(data_true(:)) max(data_true(:))]; figure subplot(2,2,1) gridx = 1:nx; gridy = 1:ny; imagesc(gridx,gridy,data_true) set(gca,'Ydir','normal') caxis(colLimits) colorbar title('真實數據') %'Real data' subplot(2,2,2) histogram(data_true(:),8); title('真實數據直方圖') %'Histgram of real data'% 1.1 構建數據網格 [X,Y] = meshgrid(gridx,gridy); x_true=X(:); y_true=Y(:); v_true=data_true(:); datatrue = [x_true,y_true,v_true]; %真實數據及位置坐標 nPoints=nx*ny; idx_sample = randperm(nPoints,round(0.8*nPoints)); idx_sample=sort(idx_sample); data0= datatrue(idx_sample,:) ; %硬數據 idt=true(nPoints,1); idt(idx_sample)=false; data_tofill=datatrue(idt,:); %需要插值的點 x0=data0(:,1); y0=data0(:,2); z0=data0(:,3); nHard=numel(x0);%畫圖 subplot(2,2,3) imagesc(gridx,gridy,data_true); caxis(colLimits) set(gca,'Ydir','normal') hold on scatter(x0,y0,20,'k') scatter(data_tofill(:,1),data_tofill(:,2),'r','p') colorbar title('硬數據')%包含原始未知數據subplot(2,2,4) histogram(z0,8); title('硬數據直方圖')%1.2 生成隨機路徑 xpred=data_tofill(:,1); ypred=data_tofill(:,2); path=[xpred,ypred]; n_pred=numel(xpred); idx = randperm(n_pred); path = path(idx,:); %生成隨機路徑%% 2.數據預處理 %原始數據分布轉變為標準正態分布 [zNomol0,lambda0]=boxcox(z0);% 對數據進行正態變換boxcox zNomol=(zNomol0-mean(zNomol0))/std(zNomol0);%將正態分布轉化為標準正態分布 data=data0; data(:,3)=zNomol;%% 3.進行序貫高斯模擬 figure for i=1:length(path(:,1))finish_an=core(data_true,data,X,Y,path,i);data=finish_an; end vpred_Nomol=finish_an(end-6:end,3);%% 4.對數據進行正態逆變換boxcox vpred_Nomol=vpred_Nomol*std(zNomol0)+mean(zNomol0);% Box_Cox逆變換 if lambda0==0zpred=exp(vpred_Nomol); elsezpred=(1+lambda0*vpred_Nomol).^(1/lambda0); end%% 5.繪制結果圖 %5.1數據準備 figure; finish_an(1:end-7,3)=data0(:,3); finish_an(end-6:end,3)=zpred; dataPreM=zeros(size(data_true)); for i=1:length(finish_an(:,1))dataPreM(finish_an(i,2),finish_an(i,1))=finish_an(i,3); end %5.2繪圖 subplot(2,2,1) histogram(dataPreM(:),8); title('反變換后數據直方圖')subplot(2,2,2) imagesc(gridx,gridy,dataPreM) caxis(colLimits) set(gca,'Ydir','normal') hold on scatter(data_tofill(:,1),data_tofill(:,2),'r','p') colorbar title('反變換之后的預測矩陣')subplot(2,2,3) imagesc(gridx,gridy,data_true) set(gca,'Ydir','normal') hold on scatter(x0,y0,5,'k') scatter(data_tofill(:,1),data_tofill(:,2),'r','p') colorbar title('真實圖像')subplot(2,2,4) imagesc(gridx,gridy,abs(dataPreM-data_true)) caxis(colLimits) set(gca,'Ydir','normal') hold on scatter(data_tofill(:,1),data_tofill(:,2),'r','p') colorbar title('誤差') finish_an(end-6:end,:)

core:

function finish_an=core(data_true,data,X,Y,path,order) %% 1.計算點點距離矩陣 data_ying=zeros(size(data_true))-100; n_data=size(data); for i=1:n_data(1)data_ying(data(i,2),data(i,1))=data(i,3); end idt=find(data_ying>-90); np=length(idt); h=zeros(np,np); X=X(idt);X=X(:); Y=Y(idt);Y=Y(:); hUp=[]; for i=1:npfor j=i+1:npt=sqrt((X(i)-X(j))^2+(Y(i)-Y(j))^2);h(i,j)=t;h(j,i)=t;hUp=[hUp;t];end end hq=unique(hUp); hq=[0;hq];h1=zeros(np,1); for i=1:npt=sqrt((X(i)-path(order,1))^2+(Y(i)-path(order,2))^2);h1(i)=t; end%% 2實驗變差函數idt=find(data_ying>-90); [bb,cc]=ind2sub(size(data_ying),idt); indexes(:,1)=bb; indexes(:,2)=cc; indexes(:,3)=idt; n00=zeros(1,length(hq)); n0=zeros(1,length(hq)); for p=1:length(hq)for i=1:length(indexes(:,3))for j=1:length(indexes(:,3))if ((indexes(i,1)-indexes(j,1))^2+(indexes(i,2)-indexes(j,2))^2)^(1/2)==hq(p)n00(p)= ((data_ying(indexes(i,3))-data_ying(indexes(j,3))).^2)/2+n00(p);n0(p)=n0(p)+1;endendend end sybc=n00./n0; %reshape(sybc,4,6) %% 3擬合理論變差函數[ranges,sill,n,S] = variogramfit(hq,sybc,3,0);%% 4計算克里金估值和方差%計算A klj=sill*(3*h/(2*ranges)-h.^3/(2*ranges^3)); idt=find(h>ranges); klj(idt)=sill; nr=size(klj,1); A=ones(nr+1,nr+1); A(nr+1,nr+1)=0; A(1:nr,1:nr)=klj;%計算B klj1=sill*(3*h1/(2*ranges)-h1.^3/(2*ranges^3)); idt=find(h1>ranges); klj1(idt)=sill; B=[klj1;1];%求lm_d lm_d=inv(A)*B;%計算克里金估計值 z1=0; for i=1:length(lm_d)-1z1=z1+lm_d(i)*data(i,3); end%計算克里金方差 cg_m=lm_d'*B; f_si=normrnd(z1,(cg_m)^(1/2));%放到硬數據里面 finish_an=[data;[path(order,:),f_si]]; end

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab解决序贯高斯模拟（附有例题）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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