Kriging interpolasi tiga dimensi menggunakan MATLAB

Kriging matlab interpolasi tiga dimensi

theta = [10 10]; lob = [1e-1 1e-1];

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

LonLat = gridsamp([min(latlim) min(lonlim);maks(latlim) maks(lonlim)], 60);

TemNew = peramal(LonLat, dmodel);

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

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

TemNew = bentuk semula(TemNew, saiz(LonNew));

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

bertahan

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

colorbar;

Apakah maksud nargin dalam matlab

Dalam matlab, epok ialah bilangan kali berat dan ambang neuron dilaraskan berdasarkan ralat output semasa pengiraan.

Kaedah pengesahan:

(1) Menggunakan lapisan linear rangkaian

1, borang input sel

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

Nilai sasaran T={4 5 7 7}

Gunakan adapt;

Masukkan arahan:

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]=adapt(net,P,T);

Berat dikemas kini 4 kali, nilai akhir ialah:

net.IW{1,1}= 1.5600 1.5200

net.b{1}=0.9200

Hasil simulasi: [0] [2] [6.0000] [5.8000]

2, borang input matriks

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

Output T=[4 5 7 7]

Gunakan adapt;

Masukkan arahan:

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]=adapt(net,P,T);

Berat dikemas kini sekali, nilai akhir ialah:

net.IW{1,1}=0.4900 0.4100

net.b{1}= 0.2300

3, borang input matriks

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

Output T=[4 5 7 7]

Gunakan kereta api; (set epochs=1)

Prasyarat: Tambahkan arahan panggilan eksplisit pada fungsi pembelajaran dan fungsi latihan

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;

bersih=trian(bersih,P,T);

Berat dikemas kini sekali, nilai akhir ialah:

net.IW{1,1}=0.4900 0.4100

net.b{1}= 0.2300

Kesimpulan: Untuk rangkaian statik, input sel lapisan linear dan penyesuaian adalah pembelajaran dalam talian, manakala input matriks adalah pembelajaran luar talian, yang bersamaan dengan satu pusingan kereta api.

Bagi rangkaian dinamik: Lakukan apabila anda mempunyai masa.

Atas ialah kandungan terperinci Kriging interpolasi tiga dimensi menggunakan MATLAB. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!