使用 Julia 中的 GeoStats 包进行克里金插值

问题描述

我正在尝试使用 julia 中的 GeoStats 包构建克里金插值模型。 我尝试了一个二维插值的例子，但结果并不准确，如下所述。

二维插值代码：

using KrigingEstimators,DataFrames,Variography,Plots

OK = OrdinaryKriging(GaussianVariogram()) # interpolator object

f(x) = sin(x)

# fit it to the data:
x_train = range(0,10.0,length = 9) |> collect
y_train = f.(x_train)
scatter(x_train,y_train,label="train points")

x_train = reshape(x_train,1,length(x_train))

krig = KrigingEstimators.fit(OK,x_train,y_train) # fit function

result = []
variance =[]
test = range(0,10,length = 101) |> collect
y_test = f.(test)
test = reshape(test,length(test))
for i in test
    μ,σ² = KrigingEstimators.predict(krig,[i])
    push!(result,μ)
    push!(variance,σ²)
end
df_krig_vario = DataFrame(:predict=>result,:real=>y_test,:variance=>variance)
println(first(df_krig_vario,5))
mean_var = sum(variance)/length(variance)
println("")
println("mean variance is $mean_var")
test = reshape(test,length(test),1)
plot!(test,y_test,label="actual")
plot!(test,result,label="predict",legend=:bottomright,title="Gaussian Variogram")

参考上图可以看出插值预测是不准确的。我可以知道如何提高这种准确性吗？

解决方法

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