导读:本文包含了反距离权插值方法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:反距离加权插值,时空反距离插值,高程,PM_(2.5)
反距离权插值方法论文文献综述
王彬彬,石丽红,卢月明[1]（2018）在《一种顾及高程的时空反距离加权插值方法》一文中研究指出反距离加权插值法是空间分析中插值的一种常用方法,被广泛应用于各个领域的插值计算中。针对反距离插值法(IDW)中未考虑时间因素与高程因素的影响,本文提出一种顾及高程因素的时空反距离加权插值法(H-TIDW)。该方法首先利用时间序列分解法去除数据的季节性波动,然后综合考虑时空距离与高程因素构建时空插值模型进行预测,最后在预测结果上迭加季节性波动得到最终的预测值。验证结果表明:顾及高程的时空反距离加权插值法将时空信息考虑到距离计算之内,从时间和空间两个维度对PM2.5浓度数据进行分析研究,避免了只考虑空间或者时间而造成大量有价值信息丢失,且插值精度也有一定程度的提升。(本文来源于《测绘与空间地理信息》期刊2018年10期）
赵庶旭,屈睿涛,王婧雯[2]（2018）在《基于改进的反距离权重插值的车辆轨迹重构方法》一文中研究指出为解决车辆行驶过程中,时常出现的信息丢失、数据接收障碍等问题,提出了反距离权重插值方法。反距离权重插值算法因其简单,普适性强被广泛用于车辆轨迹重构,但车辆轨迹数据的分布多呈现离散、不均匀状态,当分布点采集不均匀时反距离权重插值方法会严重影响插值精度。针对这一问题,结合自然邻近关系的良好自适应分布特性,提出一种改进的反距离权重插值方法。首先,将车辆轨迹数据与道路路网数据进行匹配后,采用3σ准则法对车辆轨迹数据进行粗差剔除预处理。其次,对轨迹数据构建初始路网,并通过逐点插值法对初始路网进行插值,局部调整得到新的车辆轨迹,以待插点的一阶邻近点作为反距离权重插值参考点,通过建立自适应规则,调整各子区域内的变化参数,使其均匀地分布在待插值点周围,再进行反距离权重插值计算。最后,采用山东省淄博市的出租车轨迹数据对提出改进的反距离权重插值方法进行验证,收到了良好的效果。并在插值精度方面与当下应用较广的插值算法进行对比试验,试验表明,改进的反距离权重插值算法在原有性能的基础上具有更高的插值精度,可以应用于车辆轨迹数据丢失后的修补工作。(本文来源于《公路交通科技》期刊2018年10期）
王立,喻高明,傅宣豪,罗晓芳,何桂平[3]（2018）在《基于反距离加权插值法的产量劈分新方法》一文中研究指出多层油藏开发实践表明,准确的产量劈分是实施油田开发增产措施和提高最终采收率的关键。常规的产量劈分方法在多层油藏产量劈分实际应用中存在诸多局限性,已难以解决多层油藏产量劈分问题。为更好地提高多层油藏产量劈分结果的精度,在常规产量劈分方法分析的基础上,基于反距离加权插值法,建立一种新的产量劈分预测模型,并运用遗传学算法,将不确定的因素整体优化求解,进而进行多层油藏产量劈分。该方法应用于M油田X区块产量劈分,与常规方法相比,其计算结果较实测值偏差7.4%,与实际情况吻合度高,优势明显,能够较好解决多层油藏产量劈分问题,为实际油藏剩余油挖潜、提高采收率提供了重要数据。(本文来源于《断块油气田》期刊2018年05期）
樊子德,李佳霖,邓敏[4]（2016）在《顾及多因素影响的自适应反距离加权插值方法》一文中研究指出空间插值算法旨在利用离散的观测点测量数据估算同一区域中未采样点的估计值,进而生成连续的空间表面模型。为了获得高精度的缺失数据估计值和高分辨率空间表面模型,提出了一种顾及多因素影响的自适应反距离加权插值算法(adaptive cluster gradient inverse-distance weighting,ACGIDW)。该算法以气象数据为例,顾及复杂地形因素、经纬度和高程对空间插值的影响,并根据采样点的空间分布模式对反距离加权算法中的距离衰减参数α进行自适应调整,提高了空间插值算法的精度和自适应性。采用两组实际气温和降水数据,运用交叉验证模型,对ACGIDW方法、其他反距离加权方法、普通克立金方法进行实验对比分析,验证了ACGIDW方法的优越性和可行性。(本文来源于《武汉大学学报(信息科学版)》期刊2016年06期）
许亚辉,周蕾,倪海峰,李辉[5]（2014）在《基于反距离加权空间插值方法的南京老城区PM2.5的空间分布研究》一文中研究指出概述随着工业化进程的加快,人类活动对自然环境的影响越来越大,以南京为例,在2014年1月全国74个城市空气质量排名中,南京位于倒数第15名。其中,以PM2.5为首要污染物的天数最多。目前,大气中PM2.5对人类健康的威胁逐步加剧,如何减轻PM2.5对人类的危害已成为一个迫切需要解决的问题。本文通过利用反距离加权空间插值的方法分析南京市城区PM2.5空间分布情况,(本文来源于《中国科技信息》期刊2014年16期）
吴亚坤,刘广明,杨劲松,余世鹏[6]（2013）在《基于反距离权重插值的土壤盐分叁维分布解析方法》一文中研究指出为了建立面域叁维土壤盐分信息精准解译与表征技术方法,该研究以反距离权重空间数据插值方法结合电磁感应式表观土壤电导率快速测定技术为基础,成功构建出典型干旱区土壤盐分分层精确解译模型,对研究区土壤盐分进行了精度解析与评估,以叁维图形方式直观揭示了土壤盐分空间分布特征。研究区不同区位土壤盐分呈现出不同的剖面分布类型特征,研究区主体土壤属于中度以上盐渍化。该研究将为土壤盐分叁维空间分布特征解析与评估提供可靠技术方法。(本文来源于《农业工程学报》期刊2013年03期）
何立,黄永磷[7]（2006）在《MODIS 1B数据基于反距离权重的插值方法研究》一文中研究指出在VC环境中自主开发了反距离权重法插值程序,并在ENV I系统环境实现了其它常规插值技术,通过在同一软硬件环境中对同一幅图像数据分别用不同的插值方法进行处理分析,发现反距离权重法有较好的纹理与清晰度,而且公式简单,易于实现。(本文来源于《广西气象》期刊2006年S1期）
何立,黄永磷[8]（2005）在《MODIS 1B数据基于反距离权重的插值方法研究》一文中研究指出在VC环境中自主开发了反距离权重法插值程序,并在ENV I系统环境实现了其它常规插值技术,通过在同一软硬件环境中对同一幅图像数据分别用不同的插值方法进行处理分析,发现反距离权重法有较好的纹理与清晰度,而且公式简单,易于实现。(本文来源于《2005年广西气象学会学术年会论文集》期刊2005-12-01）
何立,黄永璘[9]（2005）在《MODIS 1B数据基于反距离权重的插值方法研究》一文中研究指出MODIS1A数据经过辐射定标和地理订正等处理生成MODIS1B格式资料数据,但由于遥感平台、传感器、地球曲率及设备动态扫描等原因使遥感图像发生了几何畸变,影响了数据定量分析及位置配准,因此需要针对MODIS卫星数据的特性采用适合的几何纠正方法,其中数据插值又是非常重要的一个步骤。作者对几种常规的插值方法分析比较,结合数据特性,引入一种新的数据插值方法,即反距离权重数据插值法。在VC环境中对几种方法进行比较,较好的实现了精度与处理数据的统一。(本文来源于《中国气象学会2005年年会论文集》期刊2005-10-01）
反距离权插值方法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为解决车辆行驶过程中,时常出现的信息丢失、数据接收障碍等问题,提出了反距离权重插值方法。反距离权重插值算法因其简单,普适性强被广泛用于车辆轨迹重构,但车辆轨迹数据的分布多呈现离散、不均匀状态,当分布点采集不均匀时反距离权重插值方法会严重影响插值精度。针对这一问题,结合自然邻近关系的良好自适应分布特性,提出一种改进的反距离权重插值方法。首先,将车辆轨迹数据与道路路网数据进行匹配后,采用3σ准则法对车辆轨迹数据进行粗差剔除预处理。其次,对轨迹数据构建初始路网,并通过逐点插值法对初始路网进行插值,局部调整得到新的车辆轨迹,以待插点的一阶邻近点作为反距离权重插值参考点,通过建立自适应规则,调整各子区域内的变化参数,使其均匀地分布在待插值点周围,再进行反距离权重插值计算。最后,采用山东省淄博市的出租车轨迹数据对提出改进的反距离权重插值方法进行验证,收到了良好的效果。并在插值精度方面与当下应用较广的插值算法进行对比试验,试验表明,改进的反距离权重插值算法在原有性能的基础上具有更高的插值精度,可以应用于车辆轨迹数据丢失后的修补工作。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
反距离权插值方法论文参考文献
[1].王彬彬,石丽红,卢月明.一种顾及高程的时空反距离加权插值方法[J].测绘与空间地理信息.2018
[2].赵庶旭,屈睿涛,王婧雯.基于改进的反距离权重插值的车辆轨迹重构方法[J].公路交通科技.2018
[3].王立,喻高明,傅宣豪,罗晓芳,何桂平.基于反距离加权插值法的产量劈分新方法[J].断块油气田.2018
[4].樊子德,李佳霖,邓敏.顾及多因素影响的自适应反距离加权插值方法[J].武汉大学学报(信息科学版).2016
[5].许亚辉,周蕾,倪海峰,李辉.基于反距离加权空间插值方法的南京老城区PM2.5的空间分布研究[J].中国科技信息.2014
[6].吴亚坤,刘广明,杨劲松,余世鹏.基于反距离权重插值的土壤盐分叁维分布解析方法[J].农业工程学报.2013
[7].何立,黄永磷.MODIS1B数据基于反距离权重的插值方法研究[J].广西气象.2006
[8].何立,黄永磷.MODIS1B数据基于反距离权重的插值方法研究[C].2005年广西气象学会学术年会论文集.2005
[9].何立,黄永璘.MODIS1B数据基于反距离权重的插值方法研究[C].中国气象学会2005年年会论文集.2005