MATLAB을 사용한 Kriging 3차원 보간

Kriging 3차원 보간 MATLAB

세타 = [10 10]; lob = [1e-1 1e-1] upb = [20 20];

[dmodel, perf] = dacefit([lat,lon], tem, @regpoly0, @corrgauss, theta, lob, upb);

LonLat = Gridsamp([min(latlim) min(lonlim);max(latlim) max(lonlim)], 60);

TemNew = 예측변수(LonLat, dmodel);

LatNew = reshape(LonLat(:,1),[60,60]);

LonNew = reshape(LonLat(:,2),[60,60]);

TemNew = reshape(TemNew, size(LonNew));

geoshow(LatNew,LonNew,TemNew,'DisplayType','surface');

잠깐만요

plotm(lat,lon,'k.');

컬러바;

MATLAB에서 nargin은 무엇을 의미하나요

MATLAB에서 epochs는 계산 중 출력 오류에 따라 뉴런 가중치와 임계값이 조정되는 횟수입니다.

확인 방법:

(1) 네트워크 선형 레이어 사용

1,셀 입력 양식

입력 P={[1;2] [2;1] [2;3] [3;1]};

목표값 T={4 5 7 7}

적응 사용;

명령어를 입력하세요:

P={[1;2] [2;1] [2;3] [3;1]};

T={4 5 7 7};

net=linearlayer(0,0.1);

net=configure(net,P,T);

net.IW{1,1}=[0,0];

net.b{1}=0;

[net,a,e]=적응(net,P,T);

가중치가 4번 업데이트되고 최종 값은 다음과 같습니다.

net.IW{1,1}= 1.5600 1.5200

net.b{1}=0.9200

시뮬레이션 결과: [0] [2] [6.0000] [5.8000]

2, 행렬 입력 형식

입력 P=[1 2 2 3;2 1 3 1];

출력 T=[4 5 7 7]

적응 사용;

명령어를 입력하세요:

P=[1 2 2 3;2 1 3 1];

T=[4 5 7 7];

net=linearlayer(0,0.01);

net=configure(net,P,T);

net.IW{1,1}=[0,0];

net.b{1}=0;

[net,a,e]=적응(net,P,T);

가중치는 한 번 업데이트되며 최종 값은 다음과 같습니다.

net.IW{1,1}=0.4900 0.4100

net.b{1}= 0.2300

3, 행렬 입력 형식

입력 P=[1 2 2 3;2 1 3 1];

출력 T=[4 5 7 7]

기차 사용(에포크 = 1로 설정)

전제 조건: 학습 기능과 훈련 기능에 명시적인 호출 명령을 추가하세요.

P=[1 2 2 3;2 1 3 1];

T=[4 5 7 7];

net=linearlayer(0,0.01);

net=configure(net,P,T);

net.IW{1,1}=[0,0];

net.b{1}=0;

net=trian(net,P,T);

가중치는 한 번 업데이트되며 최종 값은 다음과 같습니다.

net.IW{1,1}=0.4900 0.4100

net.b{1}= 0.2300

결론: 정적 네트워크의 경우 선형 레이어와 적응의 셀 입력은 온라인 학습인 반면 행렬 입력은 오프라인 학습으로, 이는 기차 1회에 해당합니다.

동적 네트워킹은 시간이 있을 때 하세요.

위 내용은 MATLAB을 사용한 Kriging 3차원 보간의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!