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地学数据多参数协同优化的IDW插值方法

关 键  词:
地学 数据 参数 协同 优化 IDW 方法
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1、利要求3所述的地学数据多参数协同优化的IDW插值方法, 其特征在于: 步骤C 中, 对每个粒子, 用 xiargmin f(xi), 其 中argmin为使其后面式子达到最小值时的变量取值。 4.如权in f(xi)所对应的参数组 合, 即最邻近点数, 距离衰减系数、 距离调节及各向异性的方向参数,即只根据待插值点周边的样本点进行插值; 把不同的参数组合xi代入适应度函数绘制成曲面, 得到argm 第k个已知样本点, Zk表示第k个样本点的值,表示估计待插值点的属性时不包括待 插值点本身在内, 数, xi表示第i个粒子的位置( i, Ni,i, i), M为研究区域内已知样本点的个数, k代表。

2、计算粒子的适应度值的方法为, 将每个粒子的xi代入得到每个粒子的f(xi), f(xi)为适 应度函30。 3.如权利要求1所述的地学数据多参数协同优化的IDW插值方法, 其特征在于: 步骤B 中, 于: 步骤A 中, 、 、 和N的搜索区间分别为1, 5, 0.01, 100, 0, 2n和1, 模型中获取待插值点属性值。 2.如权利要求1所述的地学数据多参数协同优化的IDW插值方法, 其特征在件, 则 终止更新; G、 输出最佳位置; H、 将优化后的参数组合解( , , N)代入IDW插值速度和位置进行更新; F、 如未满足粒子群算法的终止条件, 则返回步骤B, 当满足粒子群算法的终止条。

3、应度值; C、 获取每个粒子的个体最优值pbesti; D、 获取群体的全局最优值; E、 对粒子的最邻近点数, 采用随机初始化种群的方法产生一组包含 ( , , N)的解集合; B、 计算粒子群的适, 搜索维度D4( , , , N), 为距离衰减系数, 为距 离调节参数, 为各向异性方向, N为地学数据多参数协同优化的IDW插值方法, 其特征在于包括以下步骤, A、 给定粒子群算法的初始化条件附图8页 CN 111985144 A 2020.11.24 CN 111985144 A 1.一种明能够解决现有技术的不足, 获得IDW插值效果 在全局意义下的满意解。 权利要求书2页 说明书8页 。

4、置; H、 将优化后的参数组合解(, , , N) 代入IDW插值模型中获取待插值点属性值。 本发 群算法的终止条件, 则返回步骤B, 当满足 粒子群算法的终止条件, 则终止更新; G、 输出最 佳位esti; D、 获取群体的全局最优 值; E、 对粒子的速度和位置进行更新; F、 如未满 足粒子含(, , , N)的解集 合; B、 计算粒子群的适应度值; C、 获取每个粒子 的个体最优值pb系数, 为距离调节参数, 为 各向异性方向, N为最邻近点数, 采用随机初始化 种群的方法产生一组包 包括以下步骤: A、 给定粒子群 算法的初始化条件, 搜索维度D4(, , , N), 为距离衰减协同优化的IDW插值方 法 (57)摘要 本发明公开了一种地学数据多参数协同优 化的IDW插值方法,(51)Int.Cl. G06F 30/25(2020.01) (54)发明名称 一种地学数据多参数人 吴波颜金彪林珲 (74)专利代理机构 北京风雅颂专利代理有限公 司 11403 代理人 曾志鹏 西师范大学 地址 330022 江西省南昌市紫阳大道99号 江西师范大学方荫楼2529 (72)发明21)申请号 202011033223.X (22)申请日 2020.09.27 (71)申请人 江19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日。

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本文标题:地学数据多参数协同优化的IDW插值方法
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