1) forecast kriging
预测克立格方法
1.
Forecast of the spatial population density of Dendrolimus punctatus based on forecast kriging;
基于预测克立格方法的马尾松毛虫空间发生量预报
2) Predicted kriging
预测克立格
3) kriging
克立格方法
1.
The paper studies the form of the result of SVM with covariance function as the kernel function under some conditions, and draws the conclusion that Kriging is equivalent to SVM under those conditions.
研究了支持向量机 (support vector machine,SVM)方法在一定假设条件下 ,核函数取为样本协方差函数时解的具体形式 ,得出了在该假设情况下 SVM方法等价于克立格方法的结论 ,提出了用协方差函数作为 SVM核函数的思想 。
4) universal Kriging method
泛克立格方法
1.
It is indicated that when doing groundwater level estimation universal Kriging method is spatial optimal estimation one.
本文着重阐述了地质统计学的基本原理和克立格方法及其在地下水位估值中的应用 ,指出泛克立格方法是进行地下水位估值的空间最优估计方
5) Kriging method model
克立格方法模型
6) Kriging method
克立格法
1.
Thus,the 3D model and grade model of this deposit are established and its reserve is estimated by Kriging method.
简述了地质统计学的理论和方法,并在此基础上应用大型矿业软件Surpac建立了曼家寨锡锌多金属矿床的矿床数学模型,模拟了锌元素的变异函数,建立了矿床的三维实体模型和品位模型,用克立格法进行了储量计算。
2.
Kriging method is the most important and basic local estimation method in geostatistics.
以某金矿山为例,介绍了在SUR-PAC软件中应用克立格法进行品位估计应注意的问题及实现步骤:如何进行域的选取,如何进行样品组合,如何进行统计分析,如何做变异函数及进行结构分析,如何利用克立格法进行品位估计及结果的验证等。
3.
The grade models of both tin and zinc elements for the mineralization segment were established by Kriging method.
运用地质统计学原理,基于三维矿业软件SURPAC对云南都龙矿区曼家寨矿段的锡、锌样品品位分布规律进行了研究和变异函数分析,用克立格法估值建立了矿山品位模型,并与传统储量计算方法进行比较,其结果证明了建模的准确性。
补充资料：电力负荷预测方法
电力负荷预测方法
load forecasting method
d{anl一fuhe yuee fangfo电力负荷预侧方法(foad foreeasting meth-ed)在电力系统规划中，电力负荷预侧是通过研究国民经济和社会发展的各种相关因素与电力需求之间的关系，预侧电力用户的需电量和最大负荷。为做好负荷预侧摇掌握国民经济和社会发展的历史、现状和规划资料以及电力消费水平和特性变化，研究经济政策、经济发展水平、人均收人变化、产业政策变化、产业结构调整、科技进步、节能措施、需求侧管理、电价、各类相关能源与电力的可转换性及其价格、气候等因索与电力箱求水平和特性之间的影响，需分析研究电网的扩展和加强、城市电网改造、供电条件改善、农村电气化等对电力需求的形响. 一电.的预侧方法需电量传统的预侧方法主要有用电单耗法、电力弹性系数法、回归分析法、时间序列法、综合用电水平法和负荷密度法等。近年来又研究了一些新的预侧方法，如计t经济模型法、灰色系统预侧法、专家系统法和神经网络法等方法. 用电单耗法将预侧期的产品产量(或产值)乘以用电单耗，可得所需要的用电量，计算式为E一艺况m，式中E为某行业预侧期的需电t，民为各种产品产量(产值)的用电单耗;成为各种产品产量(或产值);n为计算的行业的企业数。 这个方法适用已有生产或建设计划的中近期负荷预侧。 电力弹性系数法电力弹性系数是在某一时期内用电t的平均年增长率与同一时期国内生产总值(gross aomesti。produet，GDP)平均年增长率的比值。该系数从客观上反映电力发展速度与国民经济发展速度的相对关系。这一系数与电力工业发展水平、科学技术水平、国家经济政策及产品结构、人民生活水平等因素有关.美国、日本、法国、中国1971~1950年的电力弹性系数分别为1.26，1·01，l·59和l·22;1981~1985年的分别是0.66，0.75，2.52和0.64;1986~1990年的分别是1.2，1.08，0.94和1.12.中国1991~1997年的电力弹性系数分别是1.12，0.85，0.73，。.85，。.84，。.74和。.58。当预测出电力弹性系数后，预侧未来的需电t的计算式为E.=E。(l+K夕)，式中E.为预侧期末的需用电量.E。为预侧初期的需用电量;K为规划期的电力工业弹性系数冲为计算期年数;夕为国内生产总值平均年增长速度. 电力弹性系数是一个宏观指标，用作远期粗略的负荷预测。 回归分析法它利用数理统计原理，对大t的统计数据进行数学处理，并确定用电量与某些自变t之间的相关关系，建立一个相关性较好的数学模式即回归方程，并加以外推，用以预侧今后的用电盆。回归分析法包括一元线性、多元线性和非线性回归法。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条