مزایا و معایب مدل های کریجینگ چیست؟

مزایای مدل های کریجینگ:
1. یک نمایش احتمالی از تنوع داده های مکانی ارائه می دهد.
2. مدل را می توان به راحتی با داده های جدید به روز کرد.
3. یک روش انعطاف پذیر است که می تواند به اشکال مختلف مانند کریجینگ معمولی، جهانی و یا شاخص اعمال شود.
4. می توان از آن برای درون یابی یا برون یابی داده ها، پر کردن مقادیر گمشده در مجموعه داده ها استفاده کرد.
5. برای خود همبستگی فضایی حساب می کند و پیش بینی ها را بر اساس فاصله بین نقاط داده تنظیم می کند.

معایب مدل‌های کریجینگ:
1. مدل برای تولید پیش‌بینی‌های دقیق به حجم زیادی از داده‌ها نیاز دارد.
2. بر فرض ثابت بودن تکیه می کند، که فرض می کند الگوهای مکانی و آمار داده ها در طول زمان تغییر نمی کنند.
3. فرآیند محاسبه می تواند زمان بر باشد، به خصوص برای مجموعه داده های بزرگ.
4. مدل فرض می کند که کواریوگرام فضایی شناخته شده است یا می توان آن را به طور دقیق تخمین زد.
5. مدل‌های کریجینگ ممکن است برای داده‌های غیر ثابت، مانند مدل‌هایی که روند یا واریانس متغیر در طول زمان دارند، مناسب نباشند.

تاریخ انتشار: 2023-04-13