空间相关分析因素对储层建模中克里金估计结果的影响

研究采样数据的空间分布及合理地选择参数是得到符合真实地质情况的克里金估计结果的基础。利用某储层数据来研究空间相关分析的主要影响因素与克里金估计结果的直接关系，为正确使用这些参数提供参考。这些因素与参数包括采样点的位置分布特征、变差函数模型的块金效应、变差函数模型的变程、变差函数模型的类型、空间结构的各向异性和空间搜索范围。在分析每种因素影响的同时，给出了相应的实际数据估计的结果图。研究结果表明，距离估计点较近的采样点对估计结果的影响较大；主轴方向的采样点比垂直于主轴方向上的采样点对估计结果的影响大；搜索半径通常取13～2倍的变程值。同时还认为，在大多数情况下应选用球状模型和指数模型，除非十分必要时使用高斯模型。     

基于柯西变异动态粒子群优化的克里金插值算法

针对克里金插值算法中变差函数拟合曲线误差过大、插值精度低等问题.通过基于线性动态变化因子结合柯西变异粒子群算法对变差函数的拟合模型参数进行最优化估计,同时在适应度函数中引入克里金地理权重来增强变量的空间相关性,最后与基于约束粒子群算法的克里金插值进行比较实验.仿真实验结果表明:改进算法使基台值误差减少近75％,获得的变...     

基于贝叶斯估计的空间函数型自回归模型及其应用

目的 为了研究函数型数据中响应变量的空间相关性,根据现有研究方法,对具有空间依赖性的函数型数据进行研究,并提出其模型的贝叶斯估计方法。方法 以典型空间自回归模型为基础,根据函数响应变量的空间依赖性,假设响应变量和解释变量间存在内生关系,生成空间函数型自回归模型,通过主成分分析将模型中函数型部分变为离散型,然后在给定先验情况下计算模型中参数的完全条件后验分布,使用贝叶斯MCMC方法进行估计。结果 使用联合Gibbs采样和随机游动的Metropolis-Hastings算法对模型中参数进行估计,通过模拟研究发现：不同参数下模型的函数型系数以及其他参数的估计偏差和均方误差较小,由此验证了贝叶斯估计方法的有效性,同时将空间函数型模型用于重庆市主城区新房平均价格的实证分析,结果表明所提出模型的贝叶斯估计方法是有效的。结论 使用贝叶斯估计方法对模型中参数进行估计,在不同情况下函数型解释变量的估计效果一直都比较好,并且随着样本量的增大,其估计效果也越来越好,可以认为使用贝叶斯估计方法对空间函数型自回归模型进行估计是有效且可行的,同时通过实证分析说明重庆市主城区新房平均价格具有空间自相关性,而且会受到...     

基于支持向量机改进的克里金插值法—以汾渭平原PM2.5数据为例

克里金插值法根据待测点与已知点的空间位置关系以及研究区域内变量的空间相关性为已知点赋予不同权重,再通过加权求和的方式得到待测点的估计值,为待测点提供最佳的线性无偏估计。变异函数描述了区域化变量的空间变化信息,常用的理论变异函数包括球状模型、指数模型和高斯模型,然而以上模型形式较为固定且选择较为主观,可能无法准确反映数据波动趋势。基于此,提出引入支持向量机作为新的变异函数对克里金方法进行改进。使用汾渭平原PM2.5浓度数据对改进前后的克里金插值法进行效果对比,结果发现：①支持向量机能够拟合出变异函数的变化趋势,②改进后的克里金插值精度优于改进前的克里金插值精度,因此支持向量机改进的克里金插值法是一种可选的克里金方法。     

变差函数稳健性研究

地质勘探过程中得到的样品数据往往偏离正态分布,这种情况下估算得到的变差函数值往往会偏离变差函数的实际值.针对这一问题,通过分析样品中成矿元素的分布特点,提出了采用稳健估计方法研究成矿的空间变差性,计算其变差函数.通过幂变换使样品服从正态分布,在此基础上采用稳健估计中的中位数法和三点均值法分别计算变差函数.采用交叉验证对变差函数模型最优性进行检验,结果表明采用稳健估计方法计算变差函数能够使估计值具有更高的精度.     

回归函数的变点分析

本文介绍了变点问题以及线性模型、半参数模型和非参数模型。在已有结论的启发下,给出了非参数模型中回归函数变点或不连续点的位置的估计量,证明了误差具有某种长程相依结构时,回归函数变点位置估计及其分布的大样本性质。在一定的条件下证明了估计量的收敛速度和极限分布。同时在误差具有不同相依结构下,对回归函数变点的位置进行模拟分析;也模拟分析了不同的核函数和带宽对变点估计的影响。     

基于核函数方法的逐段线性Tobit回归模型估计

在变点估计模型中,常用的格点搜索法存在变点估计繁琐和实际意义不强的缺陷,线性化技术得到的变点估计无法证明估计的大样本性质。为克服这些缺陷,在逐段线性Tobit回归模型中利用核函数方法解决了目标函数不可导问题,得到了变点位置估计和参数估计,证明了估计的大样本性质,并利用蒙特卡洛模拟验证了估计效果的有效性和稳健性。针对家庭年金融资产数据进行的实证分析表明,家庭金融资产会受到受教育水平的正向影响,受教育水平在本科前后存在变点。     

缺失数据下Logistic回归多变点模型的贝叶斯估计

利用随机的方法填充了缺失数据,获得了Logistic回归多变点模型的完全数据似然函数.研究了变点位置等未知参数的满条件分布.利用筛选法和Metropolis-Hastings算法对参数进行抽样,把Gibbs样本的均值作为参数的贝叶斯估计.随机模拟的结果表明估计的精度较高.     

贝叶斯框架下的模糊图像盲去卷积算法

为了去除图像模糊的同时,保持图像边缘等细节信息,需要对原始图像和点扩散函数进行准确的估计.在贝叶斯框架下,基于总变分模型,建立原始图像和点扩散函数的先验模型,同步估计原始图像和点扩散函数.对于总变分模型不可微分的问题,在不影响速度的前提下,用迭代重加权范数算法处理该问题.基于共轭分布理论,提出以伽马分布作为未知参数的先验模型,准确估计参数.实验表明该算法在对原始图像、点扩散函数和参数准确估计的基础上,成功地解决了模糊图像的盲去卷积问题,算法的速度和效果都得到了改进.与同类算法相比,本文提出的算法具有一定优势.     

重庆市降雨空间模拟方法研究

基于重庆市气象站台的实测数据和DEM数据,首先利用空间自相关系数估计重庆市降雨量的全局空间自相关性;然后利用空间联系的局部指标估计降雨量的局部空间自相关情况;最后利用反距离加权法、克里金方法、样条函数和协克里金法这4种插值方法探讨重庆市降雨量的空间的分布;分析结果表明:重庆市的年降雨量空间分布具有较强的正相关性,局部空间自相关分析表明:重庆市不同地区降雨空间的依赖程度不同,协克里金插值法的插值结果较好,降雨量的模拟结果最佳。     

一种基于Kriging模型的机械结构可靠性分析方法

通过分析现有机械结构可靠性抽样方法存在的不足以及影响失效概率估计精度的主要因素,提出了一种基于Kriging模型及自适应抽样方法的机械结构可靠性分析方法.该抽样方法将随机抽样与聚类算法相结合,能够在概率上保证新增样本点落在对失效概率贡献较大的区域,避免对非重要区域的不必要抽样.以大数定律及中心极限定理为基础,推导了所提出的Kriging模型的收敛条件.通过两个算例说明所提出方法的迭代收敛过程、准确性及稳定性,结果表明,该方法能够在较少调用结构功能函数情况下得到失效概率较准确的估计值.     

基于多基因遗传规划的矿石品位估计

由于矿床形成过程复杂、控制因素多,导致估计矿石品位相对困难.尽量降低矿床预测中的估计误差对矿产资源的开发和利用是至关重要的.克立格法被认为是最佳的品位估计方法,其必须满足对于品位空间分布的平稳性和内蕴假设.但实践上,大部分的品位数据具有稀疏、不规则而复杂的空间分布,这有时会导致克立格法违反平稳性和内蕴假设.本文提出基于多基因遗传规划的矿石品位估计方法,并将其与克立格法进行对比.结果显示,基于多基因遗传规划的方法不需要关于空间分布的假设.这样,简化了实施矿体品位预测的条件,并能取得较好的预测结果,可应用于复杂矿体品位的预测.     

克里金技术及其在计算机自动绘制地质图中的应用

克里金技术是根据研究区域有限控制点的地质和地球物理资料计算邻域参数值的估计技术。在油藏描述中,计算机自动绘图时,用该技术可求得研究区域内网格节点的克里金值,并利用计算机程序自动追踪的方法,绘制出地质构造图、等厚度图、含油(气)饱和度分布图及各种参数的立体透视图等。与其它图形数据的预处理方法比较,它不仅是一种单纯的数学方法,而且还考虑了研究区域的地质特征,兼顾了区域化变量参数值的随机性和相关性。因此,以它为基础绘制的各种地质图件,更能反映实际的地质特征。     

基于Kriging统计的移动曲面拟合

通过方位取点法选取采样点,移动拟合出二次曲面来逼近实际地形。对采样点处的逼近误差进行Kriging统计,获得待定点处高程逼近误差的最优估值。进行了基于Kriging统计的移动曲面拟合综合模型的模拟计算,通过单一曲面模型和Kriging统计模型的逼近误差及精度的比较,验证了综合内插模型的优越性。     

基于空间自相关的县域尺度土壤侵蚀抽样方法研究

【目的】探讨不同空间抽样方法和插值方法对土壤侵蚀预测精度的影响,为县域土壤侵蚀快速评价提供技术支撑。【方法】以沂蒙山区蒙阴县为研究区,GF-1号和GF-6号卫星影像、1∶1万地形图等数据为基础数据源,基于空间自相关理论,采用不同的空间抽样方法和空间插值方法,对研究区土壤侵蚀状况进行快速抽样预测研究。【结果】①根据全局Moran’s I指数、Z score和平均图斑类型,选取400 m×400 m方格为抽样单元最优尺寸。②与空间随机抽样、空间系统抽样方法相比,空间分层抽样样本容量最少(150个,其他样本容量最均超过250个),抽样精度最高(96.69%),抽样效率最高。③空间分层抽样下,普通克里金法和协同克里金法的计算结果与栅格计算法差异较小,相对差异分别为8.25%和9.85%(另两种方法的相对误差大于25%),但在空间分布上,受坡度影响的协同克里金法土壤侵蚀强度分布更为详细。【结论】综合考虑抽样调查的精度和工作量,在沂蒙山区县域尺度开展土壤侵蚀调查工作时,可采用空间分层抽样和协同克里金法或普通克里金法的方法进行土壤侵蚀快速预测,从而为区域生态环境保护提供重要数据支撑。     

基于空间分析的矿产资源评价方法

根据矿产资源评价的特点,将GIS不同层次的空间分析方法应用于矿产资源评价中,通过对预测区的研究确定影响成矿的主要因素;运用GIS的图形分析确定参与评价的因子,生成各专题图层,建立专用的评价数据库;此外,运用层次分析建模方法确定了各因子权重,建立基于层级权重叠加模型的评价方法,实现了与GIS系统的集成,并最终圈定成矿预测靶区.实践结果表明将GIS技术应用于矿产资源评价不仅拓展了GIS的应用领域,而且改变了传统的矿产资源评价方法,为矿产资源评价提供了新的思路和手段.     

窗口迭代的克里金法过滤机载LiDAR点云

 机载LiDAR点云处理的首要一步是过滤非地面点云而保留地面点云。根据LiDAR点云的高程值在空间分布的不规则性,一种窗口迭代的克里金法被用来过滤掉地物对象点。首先,通过点云的高程直方图滤除低位和高位的粗差点云。然后,以点云的平均点间距作为初始窗口大小,根据周围8邻域格网的高程值,使用克里金内插法拟合出中心格网的高程值;当拟合值与中心格网原始高程值之差大于设定的高差阈值时,中心格网内的点云就被归类为地物点,剩余未分类的点重新被内插成新的格网,窗口大小变为原来的2倍。随着窗口的不断增大,剩余的点被继续分类直到窗口达到最大为止。选取国际摄影测量与遥感协会(ISPRS)提供的15个样本数据测试这种算法,并与其他8种算法进行比对,结果发现窗口迭代的克里金法的I类误差和总误差较小,说明本算法在滤波方面具有一定的参考价值。     

分组数据场合逆威布尔分布参数贝叶斯估计的混合Gibbs算法

作者利用混合Gibbs算法(Gibbs抽样与Metropolis算法的混合)给出了分组数据场合逆威布尔分布参数的贝叶斯估计,然后通过Monte-Carlo模拟考查了贝叶斯估计的均值、均方误差及参数的可信区间,并与极大似然估计比较,给出了混合Gibbs抽样过程中相应参数的轨迹图、直方图及自相关系数图.在五组分组数据场合用混合Gibbs算法求逆威布尔分布参数的贝叶斯估计都得到了比较满意的结果,表明该算法可行、稳定、并且有效.     

基于Pair Copula函数的空间预测模型及其应用

对于空间数据的插值预测,大多采用传统的空间插值方法如反距离加权插值法和克里金插值法,这2种方法在边缘分布或存在异常值的情况下会导致预测精度相对较低;采用基于Copula理论的方法克服了这一问题。通过Pair-Copula函数描述了空间相依结构并利用MCMC方法(贝叶斯估计法)估计参数,讨论基于空间数据对未观测位置相关数据进行了空间插值预测;结合重庆市雾霾数据对该方法与反距离加权插值法、普通克里金和泛克里金插值法进行比较,结果发现基于Pair-Copula函数的空间预测模型具有更高的精度。