【摘 要】
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克里格法是一种应用广泛的空间插值方法,本文研究了指示克里格法和模糊隶属度克里格法,讨论了用遗传算法对模糊隶属度克里格法进行改进的可能性及效果,并在空气污染数据插值
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克里格法是一种应用广泛的空间插值方法,本文研究了指示克里格法和模糊隶属度克里格法,讨论了用遗传算法对模糊隶属度克里格法进行改进的可能性及效果,并在空气污染数据插值中对3种方法的效果进行了比较。实验结果分析表明,遗传算法改进的模糊隶属度克里格插值在结果上要优于前2种方法,且具有鲁棒性较高和适应性较强等优点。
Kriging method is a widely used method of spatial interpolation. In this paper, we study the Kriging method and Kriging method, and discuss the possibility of using genetic algorithm to improve the fuzzy membership Kriging method. The results were compared with those of the three methods in air pollution data interpolation. Experimental results show that genetic algorithm improved fuzzy membership Kriging interpolation is superior to the first two methods in the results, and has the advantages of high robustness and strong adaptability.
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