問題タブ [kriging]

R を使用して、イベリア半島から収集されたデータの補間周波数のマップを実行しようとしています。(このようなものhttps://gis.stackexchange.com/questions/147660/strange-spatial-interpolation-results-from-ordinary-kriging )

私の問題は、autokrige 関数の属性 new_data に何らかのエラーがあるため、プロットに補間データが表示されないことです。

https://cran.r-project.org/web/packages/automap/automap.pdf new_data: 予測位置を含む sp オブジェクト。new_data は、ポイント セット、グリッド、またはポリゴンにすることができます。NA を含めてはなりません。このオブジェクトが提供されない場合、デフォルトが計算されます。これは、input_data の凸包を取得し、その凸包に約 5000 個のグリッドセルを配置することによって行われます。

問題は、この new_data 属性を回避すると、クリギング値の適切なプロットが得られるため、R がポリゴンに変換されたマップをうまく読み取れないことだと思います。しかし、イベリア半島の形がよくわかりません。誰か助けてくれませんか？本当にありがたく思います

ここで私のデータを見ることができます: http://pastebin.com/QHjn4qjP

実際のコード: データ座標を UTM 投影に変換するため、エラー メッセージは表示されませんが、最後のプロットは補間されず、マップ全体が 1 つの単色で表示されます :(

5 つのデータ ポイントのセットがあります (x=10,20,30,40,50およびそれに対応する応答値yとnoiseの sd としてy)。これらのデータは、確率的コンピューター実験から取得されます。

R で DiceKriging を使用して、これらのデータのクリギング モデルを適合させるにはどうすればよいですか?

coef.var異種ノイズを含むオンラインの例は、 、 、coef.trendおよびで事前に指定されていますcoef.theta。私がこれらについて先験的に持つことはまずありません。

ここで回答を参照しました。ただし、他の参考文献では、ナゲット パラメーター lambda を追加することは、均一なノイズを追加することと似ていることが示唆されており、これは「個々のエラー」ではない可能性があります。

こんにちは、

カリフォルニア州の温度ポイント データをその州の 30m 解像度 DEM にオーバーレイする、ArcGIS で新しい画像ファイルをオーバーレイまたは作成する可能性について、非常に差し迫った質問があります。Co-Kriging を調査しましたが、温度データが高度にほぼ一致する最終製品をしっかりと作成することはできませんでした。助言がありますか？

エリック

R パッケージ gstat の関数 variogramST を使用して、時空間バリオグラムを計算しようとしています。

空間と時間の不規則なポイントに 20,000 のデータ ポイントを持つ 12 年間のデータがあります (完全なグリッドまたは部分的なグリッドはありません)。不規則なデータセットには、時空パッケージの STIDF を使用する必要があります。0、90、180、270 日、最大数年などの基準点を持つ時間セミバリオグラムが欲しいのですが、残念ながら、計算とメモリの問題の両方が発生します。コマンドが

追加の引数なしで実行すると、セミオバリオグラムは、セミバリオグラムの基準点に関して非常に短い期間のみを考慮しているため、固有のデータ構造を適切にキャプチャしていないようです。

ユーザーが自由に使用できるこの関数の引数は他にもありますが、それらを正しくパラメーター化する方法がわかりません: tlag、tunit、twindow。具体的には、それらがどのように相互作用し、上記の目標をどのように達成するのか疑問に思っています. だから私は次のコードを試しました

次のコードの結果は、32G バイトの RAM コンピューターのメモリの問題により機能しません。

それ以外の場合は、おそらく欠陥がある可能性があります。さらに、コードの最後の行も、計算時間の点で実行不可能に見えます。

希望の時間間隔を目指して、gstat パッケージから variogramST 関数を正しく指定する方法を誰かが知っていますか?

ありがとう

FloatKrigingSurrogate() を使用して、openmdao 1.7.1 でサロゲートをトレーニングしようとしています。エラー メッセージが表示されます。

モデルを作成しているアプリケーションのデータ ファイルを確認しました。トレーニング データをファイルにコピーして確認しました。すべては数字です。常に混乱するわけではありませんが、サンプリング部分がネストされている大きな問題のこの部分を作成するつもりです。めちゃくちゃになっているものを他にどのように探すことができますか？私のコードの抜粋:

Kenneth のコメントに基づく 9 月 1 日の改訂: どうやらクリギング サロゲート モデルには課題が必要です。f(x)=constant のように骨の折れる単純な関数は好きではありません。ドキュメントのメタモデルの例の問題を少し修正しました。

私は最初、サロゲートの最大数があるかどうか疑問に思っていたので、その変数 SURVECSIZ を作成しました。SURVECSIZ=1 でも死にました。しかし、gi の関数を (float(each)+1.) で乗算するように変更すると、実行されます。+1 を括弧の外側に置いて、値を 0 ではなく定数 = 1 にすることも、それを停止させます。クリギング モデル プロセスは、データの変動範囲によって正規化されると思います。クリギングは単純な問題で時間を無駄にしたくありません。残念ながら、バリエーションがゼロである場合があり、クリギング モデルでそれを許可する必要があります。

完全な 2 次多項式 (2D) を使用して DiceKriging (R) を実行しているときに、次のメッセージが表示されます。

model.frame.default(object, data, xlev = xlev) のエラー:
Variablenlängen sind unterschiedlich (gefunden für 'I(inputs[, 1]^2)')

英語で：

変数の長さが異なります (「I (inputs [1] ^ 2)」で見つかります)

脚本：

ガウス過程回帰を使用してベイジアン最適化を実装しようとしていますが、最初に複数出力 GP を試してみたいと考えています。

fitrgpMATLAB の関数や ooDACE ツールボックスなど、GP を実装したソフトウェアは数多くあります。

しかし、いわゆる複数出力 GP、つまりベクトル値関数を予測する Gauss Process Model を実装した利用可能なソフトウェアは見つかりませんでした。

それで、私が直接使用できる多出力ガウスプロセスを実装したソフトウェアはありますか?

通常のクリギングには gstat パッケージを使用し、walker lake データ (データ サイズ = 470) を使用しています。各試行でそのデータからランダムに 20 個を取得し、50 ～ 450 個のデータセットからランダムに選択されたトレーニング データセットの rmse を計算しました。次に、各データセットの平均を計算しました。結果は以下の通り――

私の質問は次のとおりです。

1) RMSE が波打っている理由。トレーニング データを増やしても常に減少しないのはなぜですか?

2) つまり、トレーニング データセットが 200 の場合、RMSE が最も低くなるため、クリギングに大きなデータセットは必要ありません。

返信を待っています。

ブロック クリギングに問題があります。まず、グリッド (5000*5000 m) を作成します。お互いに非常に近い駅を除外します。次のステップでは、バリオグラムと fit.variogram を作成します。投影と座標を割り当てます。その後、通常のクリギングに対してクリゲ関数が機能します。

coordinates(grid_1) <- ~x+y #Koordinaten zuweisen, Variablennamen festlegen, auf die man sich bezieht)

krig_block <- krige(log(variable+0.1)~1, data.new, grid_1, m=m.fit, block =c(5000/5000))

ブロック クリギングに「ブロック」を追加しようとしましたが、結果が得られません。私の問題を知っている人はいますか？事前に感謝します。敬具