Ưu điểm của Mô hình Kriging:
1. Cung cấp biểu diễn xác suất về tính biến thiên của dữ liệu không gian.
2. Mô hình có thể dễ dàng cập nhật dữ liệu mới.
3. Đây là một phương pháp linh hoạt có thể được áp dụng dưới nhiều hình thức khác nhau, chẳng hạn như giết mổ thông thường, phổ quát hoặc chỉ thị.
4. Nó có thể được sử dụng để nội suy hoặc ngoại suy dữ liệu, điền vào các giá trị còn thiếu trong bộ dữ liệu.
5. Nó tính đến tự tương quan không gian và điều chỉnh các dự đoán dựa trên khoảng cách giữa các điểm dữ liệu.
Nhược điểm của Mô hình Kriging:
1. Mô hình yêu cầu một lượng lớn dữ liệu để đưa ra dự đoán chính xác.
2. Nó dựa trên giả định về tính dừng, giả định rằng các mẫu không gian và số liệu thống kê của dữ liệu không thay đổi theo thời gian.
3. Quá trình tính toán có thể tốn nhiều thời gian, đặc biệt đối với các tập dữ liệu lớn.
4. Mô hình giả định rằng hiệp phương sai không gian đã biết hoặc có thể được ước tính chính xác.
5. Các mô hình Kriging có thể không phù hợp với dữ liệu không cố định, chẳng hạn như dữ liệu có xu hướng thay đổi hoặc phương sai theo thời gian.
Ngày xuất bản: