精华内容
下载资源
问答
  • 趋势面分析

    2018-06-12 10:32:53
    matrix_m(zzz,x3,A2,12,1,x); for(i = 0 ; i ; i++) { sum1+=(zzz[i][0]-z[i][0])*(zzz[i][0]-z[i][0]); } for(i = 0 ; i ; i++) { sum2+=z[i][0]; } zpingjun=sum2/x; sum2=0; for(i = 0 ;...
  • 趋势面分析在杨村井田构造预测中的应用,刘成,王继尧,根据16#煤底板标高变化的总体形态,以杨3勘探线为界,将井田分为南北两分区,分别对其进行偏差分析。通过3次偏差分析,推断出井田�
  • 以金庄煤矿8203工作面为工程背景,通过统计工作面煤层钻孔资料,运用趋势面分析方法预测5(3~5)~#煤层厚度变化趋势,得到煤层厚度趋势面方程,采用F法检验煤层厚度趋势面拟合度,最后采用工程验证方法证明了趋势面分析方法...
  • 一次、二次、三次趋势面分析,带有实例数据,直接运行即可。
  • 为了准确圈定氡异常的位置和范围,采用趋势面分析方法,以不同次数的多项式拟合氡元素的整体分布趋势;基于拟合度分析和F分布检验确定最佳趋势面多项式的次数,在此基础上进行残差(剩余)分析,识别局部异常,进而圈定氡值...
  • 根据铁法煤田大隆井田钻探和矿井地质资料,应用趋势面分析法对4#煤层顶板3m范围内砂体累计厚度进行拟合,由二次趋势面图和二次趋势面剩余图来分析砂体累计厚度在区域上的变化规律和局部异常特征,据此所确定的4#煤层...
  • 以内蒙古气化采煤某试验场测氡数据为例,研究煤气...对土壤氡数据进行趋势面分析,以不同拟合次数建立氡趋势面方程,确定最佳趋势面,以氡剩余值圈定土壤氡异常。验证了该方法圈定的氡异常变化与气化进程燃烧区变化相一致。
  • 【Matlab】实现趋势面分析

    千次阅读 2020-11-23 22:47:25
    %%读取所在路径下数据文件中sheet1的C2:M54区域数据并存储到双精度矩阵num, ...%%提取经纬度数据x、y,命名为矩阵X_1,用于一次趋势面模型 X_2=num(:,2:7); X_3=num(:,2:11); %%数据预处理处理结束 %%方法1
    %%读取所在路径下数据文件中sheet1的C2:M54区域数据并存储到双精度矩阵num,
    %将降水p、经纬度x、y以及x、y的变式读取到num
    num = xlsread('/T_data.xls',1,'C2:M54');
    
    P=num(:,1);%%提取降水数据
    x=num(:,3);
    y=num(:,4);
    X_1=num(:,2:4);%%提取经纬度数据x、y,命名为矩阵X_1,用于一次趋势面模型
    X_2=num(:,2:7);
    X_3=num(:,2:11);
    %%数据预处理处理结束
    
    %%方法1求解回归系数矩阵
    %%求解一次趋势面模型回归系数矩阵A_1,利用正规方程组矩阵形式反推
    % X_1ts=X_1.';%%矩阵转置
    % A_1=(X_1ts*X_1)^(-1)*X_1ts*P;%%求解回归系数矩阵的公式
    % %%求解二次趋势面模型回归系数矩阵A_1
    % X_2ts=X_2.';
    % A_2=(X_2ts*X_2)^(-1)*X_2ts*P;
    % %%求解三次趋势面模型回归系数矩阵A_1
    % X_3ts=X_3.';
    % A_3=(X_3ts*X_3)^(-1)*X_3ts*P;
    
    %%方法2求解回归系数矩阵
    [A_1,Aint_1,r_1,rint_1,stats_1]=regress(P,X_1);
    [A_2,Aint_2,r_2,rint_2,stats_2]=regress(P,X_2);
    [A_3,Aint_3,r_3,rint_3,stats_3]=regress(P,X_3);
    %A是线性方程的系数估计值,并且第一值表示常数,第二个值表示回归系数。
    %Aint是系数估计值的置信度为95%的置信区间
    % r表示残差
    % rint表示各残差的置信区间
    % stats是用于检验回归模型的统计量,有三个数值其中有表示回归的R2统计量和F以及显著性概率P值
    
    %%绘制三维趋势图
    xi=90:0.375:110;%%x方向范围和间隔
    yi=30:0.375:45;%%y方向范围和间隔
    [xfit,yfit]=meshgrid(xi,yi);%%构建网格采样
    
    %%一次多项式趋势面拟合方程,注意.*是对应元素相乘
    Z_1=A_1(1)+A_1(2)*xfit+A_1(3)*yfit;
    %%二次多项式趋势面拟合方程
    Z_2=A_2(1)+A_2(2)*xfit+A_2(3)*yfit+...  %...表示换行符且换行仍保持运算关系
        A_2(4)*xfit.^2+A_2(5)*xfit.*yfit+A_2(6)*yfit.^2;
    %%三次多项式趋势面拟合方程
    Z_3=A_3(1)+A_3(2)*xfit+A_3(3)*yfit+...
        A_3(4)*xfit.^2+A_3(5)*xfit.*yfit+A_3(6)*yfit.^2+...
        A_3(7)*xfit.^3+A_3(8)*xfit.^2.*yfit+A_3(9)*xfit.*yfit.^2+A_3(10)*yfit.^3;
    
    scatter3(x,y,P,'s','r','filled') %scatter可用于画散点图
    hold on%接着散点图画
    surf(xfit,yfit,Z_1);
    xlabel('经度x/E');
    ylabel('纬度y/N');
    zlabel('年降水量/mm');
    title('甘肃省降水量一次多项式趋势面');
    colormap(jet);
    colorbar;
    figure;%增加一个图形窗口
    
    scatter3(x,y,P,'s','r','filled') 
    hold on
    surf(xfit,yfit,Z_2);
    xlabel('经度x/E');
    ylabel('纬度y/N');
    zlabel('年降水量/mm');
    title('甘肃省降水量二次多项式趋势面');
    colormap(jet);
    colorbar;
    figure;
    
    scatter3(x,y,P,'s','r','filled')
    hold on
    surf(xfit,yfit,Z_3);
    xlabel('经度x/E');
    ylabel('纬度y/N');
    zlabel('年降水量/mm');
    title('甘肃省降水量三次多项式趋势面');
    colormap(jet);
    colorbar;
    
    展开全文
  • ArcGIS趋势面分析

    万次阅读 多人点赞 2018-12-19 21:22:48
     做房价与空间地理位置的分析用到趋势面分析,趋势分析的位置:ArcMAP的【自定义】》【工具条】》【Geostatistical Analyst】》【探索数据】》【趋势分析】 或者ArcMAP的【Customize】》【Toolbars】》...

    p{
    text-indent:2em;
    }
      上面是可以为了首行缩进,以下是正文内容。
      
      做房价与空间地理位置的分析用到趋势面分析,趋势分析的位置:ArcMAP的【自定义】》【工具条】》【Geostatistical Analyst】》【探索数据】》【趋势分析】 或者ArcMAP的【Customize】》【Toolbars】》【Geostatistical Analyst】》【Explore Data】》【Trend Analysis】,显然趋势分析位于地统计分析这一块。
    打开发现Geostatistical Analyst是灰色的不可用,如图1,要怎么办呢?需要在【自定义】==》【扩展模块】中勾选Geostatistical Analyst,这时候用数据做出来的效果,如图2,在这里默认情况下采用的是2阶趋势面函数方程,可以根据在SPSS的统计决定采用几阶趋势面函数方程,同时这里也会涉及到显著性检验F、趋势面拟合优度R2。
    在这里插入图片描述
               图1趋势分析
    在这里插入图片描述
                   图2趋势分析结果显示
      关于找到趋势分析这个工具,我也是用了很长时间去找,一开始是利用ArcMAP 的【搜索】工具输入“趋势”得到趋势面法工具,也通过ArcGIS帮助文档有了对趋势面法有了更深的了解。然而昨天下午在导入数据做的时候却没有得到我想要的效果。今天找资料发现别人会在Arcview或者Arcinfo中做趋势面分析。通过下载在CSDN下载了Arcview 3.2,后面还没开始用,在我关注的一个医学统计分析的公众号中找到了一篇相关文章,而这一篇文章也是我收藏了的,我也因为这一篇文章关注了这个公众号。一般情况下,很多医学上的疾病也与空间地理位置有关,趋势面分析应用于疾病分析也是较为常见的。在很多情况下,医学生也用常见的SPSS统计软件,也有用到ArcGIS软件的时候。而这一个叫bestowing的医学生认为:“ArcGIS的绘图功能强大,软件上手比较快,但是安装略显麻烦。”哈哈~,的确,操作是简单的,难就难在利用操作得到的结果来分析,这有待研究。

    展开全文
  • 分析了底板采动导水破坏带深度对预留防水煤岩柱的重要性,根据实测统计资料,利用SAS软件确立了底板采动导水破坏带深度与采深、倾角、采高、工作斜长四者之间的关系回归方程;利用假设检验法对该回归方程进行准确性...
  • 为了综合反映构造的空间分布形态,合理预测未探明的小构造,以某井田主采煤层14#煤为研究对象,利用趋势面分析法,结合绘图软件得出井田地质构造的趋势面图和剩余图。
  • 因子分析的一种特殊形式,...趋势面分析—— 用数学曲面形式来模拟地理要素的空间分布变化趋势与规律。实际上也是回归分析的一种。 马尔科夫预测—— 地理预测的基础方法之一,以目前状况来预测未来时期内的发展趋势。
  • 笔者引入趋势面分析技术,消除了瞬变电磁视电阻率数据中背景场的影响,提取出局部变化的弱异常场;该"异常场"具有数学期望趋于0、方差σ最小的特征;在此基础上,提出了瞬变电磁资料定量解释时低阻异常的"阈值"标准,即...
  • 鉴于神经网络和遗传规划的自适应、自学习功能,将径向基函数神经网络方法与混合进化方法引入到趋势面分析当中.在一定程度上可以避免传统地质体数学模拟时需要事先选定未知模型类型的弊端,并通过它们特有的学习和...
  • 依据黑龙江省土地自然生产潜力的研究成果,选用趋势面分析方法,对黑龙江省农用地生产潜力进行数学曲面拟合,建立了区域内以经纬度为参数变量的耕地、林地和牧草地的生产潜力模型,并用图形准确地描绘了农用地生产潜力的...
  • 基于趋势面分析理论和3次样条插值函数及VB调用CAD二次开发成图技术,构建了地质趋势面分析的可视化软件系统。综合矿区地质地形图、震中分布图、地下勘察及地应力测量结果,软件系统可有效区划出活动断裂,从而为煤矿...
  • 在对区域构造背景和矿井地质资料的系统统计和分析的基础上,采用分形理论和趋势面分析对阳泉二矿构造复杂程度进行了定量分析。研究结果表明:矿井总体为较复杂的构造格局,但具有显著的不均一性,综合分析推测矿井东北部...
  • 趋势面分析在遥感油膜提取中的应用,向冬梅,杨斌,趋势面分析是用一个数学函数代表几何平面或曲面模拟事物的空间分布,以反映其分布的规律或趋势。利用趋势面分析法处理了由于光照
  • 受区域构造及其演化过程的控制作用,造就了东欢坨矿区构造具有多期次、多性质、多方向、多级别和多序次的...该研究还表明煤层底板标高趋势面偏差分析可反映构造形态细节,且随着趋势面偏差次数的增加,分区性更趋明显。
  • 趋势面分析在兴隆庄煤矿16上煤层的应用,杜俊培,汪吉林,运用趋势面分析方法,分析了采区内16上煤层的总体趋势走向,得出了16上煤层厚度趋势面方程,分析趋势值与偏差值,为该煤层开拓及�
  • iOS应用8大设计趋势 2012-02-13 10:32 UCD翻译小组波希米亚 译 Smashing Magazine 我要评论(0) 字号 T | T 在过去的两年里你能想象的一些很烂的应用设计也入驻了优雅的iPhone通过它周边的宣传使得世界各地的设计者们...
  • 基于双标准层趋势面分析的测井资料标准化方法,程道解,王慧,常用的测井资料标准化方法对单标准层进行分析,最后仅得到单一的乘因子或者加因子,导致标准化后得到的测井资料井间可对比性不好
  • 趋势面法工具可通过全局多项式插值法将由数学函数(多项式)定义的平滑表面与输入采样点进行拟合。趋势表面会逐渐变化,并捕捉数据中的粗尺度模式。
  • gis和suffer软件的合用,介绍两种技术在趋势面分析中的应用
  • 地质统计学组件库系统架构设计与应用——以Python和SuperMap Object的趋势面分析为例
  • 地质统计学组件库系统架构设计与应用——以Python和SuperMap Object的趋势面分析为例.pdf
  • 【arcgis】使用ArcGIS完成空间插值——趋势面分析

    万次阅读 多人点赞 2016-07-15 21:01:53
    通过改变幂的值,找到趋势面均方根的最小值。 通过调节可得,当幂为5时,效果较好。 最后点击finsh,生成Global Polynomial Interpolation,这是一张地统计分析生成的地图,地图范围与station一致。 然后右击这个...

    一、目标

    制作一副年平均降雨量的地图。

    二、数据

    某地的175个气象站数据的shp文件station.shp,以及这个地方轮廓的栅格数据idoutlgd。

    链接:https://pan.baidu.com/s/1SES7nu_wg8uGBhidTVLSTA 密码:khik

    三、制作方法


    1.首先加载数据。




    2.在菜单栏/customize/toolbars/中找到geostatistical analyst工具 


    然后,点击下拉菜单,点击geostatistical wizard,进入界面



    然后在右侧的source dataset选择station文件,datefield选择ann_prec,同时右侧选择global polynomial interpolation,效果如下图:


    然后点击next,此时选择趋势面模型的幂。通过改变幂的值,找到趋势面均方根的最小值。

    通过调节可得,当幂为5时,效果较好。


    最后点击finsh,生成Global Polynomial Interpolation,这是一张地统计分析生成的地图,地图范围与station一致。


    然后右击这个图层,选择属性(properites)。symbology的按钮下的show栏有四个选项。选中filled contours,清除其余的,然后点击分类(classify),将method改为manual,将class改为7。也就是说我们的降雨分级是10,15,20,25,30,35,然后点击ok,完成标记。.



    然后要对这张生成的图进行切割,使其分为与我们之前给出的栅格数据的范围要一致才行。

    首先要把这张生成的图进行栅格化。

    选中图层,右键data—export to raster。在出现的对话框中,输入2000m作为像元的大小,然后命名即可。



    然后就可以开始进行切割。

    双击spatital analyst tools/Extraction工具下的extract by mask工具。

    选择刚才生成的栅格图像作为输入,idotlgd作为掩膜数据,指定输出名称。

    完成切割。切割效果如下。



    然后用户可以修改一下配色方案。

    直接点击图册修改颜色即可。

    我大概改了一下,效果如下:


    然后我们还可以生成等值线。

    点击spatital analyst下拉菜单中的surface analyst,选择contour。

    出现的对话框中选择好输入图层,在contour interval中输入5,base contour输入10,设置好输入图层。

    右键生成的图层,选择属性,在labels按钮下,点击label features。从label字段中选择contour,至此,等值线添加完成。



    展开全文
  • ArcGIS教程:趋势分析

    2014-12-19 11:12:42
    趋势分析”工具提供数据的三维透视图。采样点的位置绘制在 x,y 平面上。在每个采样点的上方,值由 z 维中的杆的高度给定。“趋势分析”工具的唯一功能是值将会作为散点图投影到 x,z 平面和 y,z 平面上。
  • python 趋势面模型分析实例 已知五个气象站,这五个站围绕着未知的0号站带你。下图为各个站点的x、y坐标及及其已知值 第一行为0号点x,y坐标 z值未知暂设为0 而后依次为1,2,3,4,5号点xyz值 对未知点0进行插值。...

    python 趋势面模型分析实例

    已知五个气象站,这五个站围绕着未知的0号站。下图为各个站点的x、y坐标及及其已知值

    第一行为0号点x,y坐标 z值未知暂设为0
    而后依次为1,2,3,4,5号点xyz值

    在这里插入图片描述
    对未知点0进行插值。最小二乘法通常用于计算方程:
    在这里插入图片描述
    中的待定系数b0,b1,b2。因此。第一步是建立如下三个正规方程:
    在这里插入图片描述
    以上方程改写成如下矩阵:
    在这里插入图片描述
    将左边第一个逆矩阵与右边的矩阵相乘,计算出系数b
    而后利用公式:

    在这里插入图片描述
    从而求出未知值

    代码如下:

    print('\n###山人青冥的趋势面分析小程序###\n')
    import numpy as np
    from numpy.linalg import *
    import matplotlib.pyplot as plt
    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
    from pylab import mpl
    mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    data=np.loadtxt(open('站点坐标.csv'),delimiter=",",skiprows=0)  #读取坐标
    print('\n站点坐标:\n',data)
    x=data[1:,0]  #提取x第一列
    y=data[1:,1]  #提取y第二列
    z=data[1:,2]  #提取z第二列
    
    sx=sum(x);sy=sum(y);sz=sum(z)
    sxy=sum(x*y);sxx=sum(x*x);syy=sum(y*y)
    sxz=sum(x*z);syz=sum(y*z)
    p1=[len(x),sx,sy,sx,sxx,sxy,sy,sxy,syy]
    p2=[sz,sxz,syz]
    p1=np.array(p1).reshape(3,3)
    p2=np.array(p2).reshape(3,1)
    b=np.dot(inv(p1),p2)
    z0=b[0]+b[1]*data[0,0]+b[2]*data[0,1]
    print('\n0号点未知值计算结果:\n',z0)
    data[0,2]=z0
    
    #站点三维坐标图   0号点高程未知,暂设为0
    x=data[:,0]  #提取x第一列
    y=data[:,1]  #提取y第二列
    z=data[:,2]  #提取z第二列
    ax= plt.figure().add_subplot(111,projection='3d')
    ax.scatter(x,y,z,c='b',marker='D')
    
    
    ax.set_title('0号站点及周围站点三维坐标图',fontsize=12,color='teal')
    for i in range(0,len(x)):     #添加点标签
        ax.text(x[i],y[i],z[i],i)
    
    ax.set_xlabel('X')
    ax.set_ylabel('Y')
    ax.set_zlabel('Z')
    
    plt.show()
    
    #画图结束
    

    运行结果:
    在这里插入图片描述

    上述示例为简单模型,大多数自然现象的分布通常比由一阶趋势面生成的倾斜更复杂。因而,需要更高阶的趋势面模型来拟合更复杂的表面。

    参考文献:
    [1] (美)张康聪 著;陈健飞等译. 地理信息系统导论(第三版). 北京:清华大学出版社, 2009.04.

    展开全文

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 50,324
精华内容 20,129
关键字:

趋势面分析