又怂又菜还一堆贼心眼
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这里，是西北太平洋。 热带气旋，世界上最危险的天灾。即使是最微不足道的热带风暴，一旦条件合适，也足以制造骇人听闻的灾祸。而这样的危机，西北太平洋平均每年上演27次。 而在2013年，这片海域的风暴，活跃的更加不同寻常。 回顾是为了更好的前进，让我们一起研究过往，以便更好地展望未来。欢迎收看：2013年西北太平洋台风季 这个视频是我工业革命以来的第一作，所有的硬件配置直接拉满，如果你喜欢还请务必三连+关注支持！ 视频中出现的所有台风： 01W Sonamu Auring 50 993 3.7875 02W Shanshan Crising 40 1000 0.4050 03W Yagi Dante 70 980 4.2275 04W Leepi Emomg 50 990 2.2850 05W Bebinca Fabian 50 992 2.4875 06W Rumbia Gorio 70 978 4.5325 07W Soulik Huaning 130 926 20.1550 08W Cimaron Isang 55 987 2.9700 09W Jebi Jolina 65 979 3.4275 10W Mangkhut Kiko 55 980 2.0425 11W Utor Labuyo 155 905 18.8750 12W Trami Maring 75 953 6.8625 13W - 40 998 0.8475 14W Kong-Rey Nando 55 982 4.4775 60W Yutu 30 996 0.0000 15W Toraji 75 979 3.6075 16W Man-yi 85 958 5.9200 17W Usagi Odette 155 893 25.7475 18W - 30 1000 0.0000 19W Pabuk 100 948 15.1625 20W Wutip Paolo 120 939 10.5575 21W Sepat 60 977 3.5175 22W Fitow Quedan 110 952 15.6200 23W Danas Ramil 135 929 16.5275 24W Nari Santi 90 961 13.9100 25W Wipha Tino 120 915 16.8875 26W Francisco Urduja 150 904 37.7900 27W - 40 999 1.6950 28W Lekima 155 894 29.6100 29W Krosa Vinta 115 960 13.8475 30W - Wilma 35 1002 0.7350 31W Haiyan Yolanda 190 875 39.3825 32W Podul Zoraida 45 1002 0.9750 33W - 40 1003 0.6025 01C Pewa* 110 955 7.5400 02C Unala* 30 1005 0.0000 02I Phailin* 15 1010 0.0000
(懒人救星版)Kriging_ZYLSHNSCFWOA_Topsis SCI要求：内容丰富工作量大： ZYLSH最有拉丁超立方抽样实验设计+kriging+改进多目标鲸鱼+Topsis 四大模块 原创改进点：最优拉丁超立方+萁设 最优拉丁超立方实验设计和最优拉丁超立方改进设计 区别：最优拉丁超立方实验设计是对自变量进行的设计， 最优拉丁超立方改进是对初始种群（中间求解变量） (懒人救星版)Kriging_ZYLSHNSCFWOA_Topsis克里金做代理预测模型最优拉丁超立方改进加萁舌线改进多目标鲸鱼算法反求最优因变量和对应的最佳自变量组合，结合熵权法Topsis求解各帕累托各解的接近度确定最优解组合 懒人救星版： 1.任意多输入多输出都可以用(采用三套数据集) 4输入2输出.xlsx 4输入3输出.xlsx 5输入3输出.xlsx 2.加入数据拟合散点图 数据特点：（多元化的数据） 包含0-1数据、大于1的数据和极大的数据（10的8次方） 每个代码压缩文件包改动代码处不超过3处 如下图代码中：（改动点总计3处代码即可运行） 克里金模型Kriging模型原理说明文档 克里金模型，也称为空间插值法，是一种在空间数据分析中常用的方法，用于估计未知点的值，基于已知点的观测数据和它们之间的空间相关性。 克里金模型的目标是无偏估计，即估计值的期望值等于真实值，这涉及到无偏性条件的数学表达。同时，最小化估计方差的条件，这需要用到拉格朗日乘数法来求解权重系数。 基本假设、变异函数、克里金估计公式、权重求解、不同类型克里金、应用 克里金模型（Kriging）是一种基于空间相关性的插值方法，广泛应用于地质统计学、环境科学等领域。其核心思想是通过已知样本点的观测值，结合空间自相关性，对未知点进行最优无偏估计。 首先，Topsis，也就是逼近理想解排序法，是一种多准则决策分析方法。它的基本思想是通过计算各方案与理想解（正理想解）和负理想解之间的距离来进行排序。理想解是各指标的最优值，负理想解是各指标的最劣值。然后根据相对接近度来排序，相对接近度越高，方案越优。 然后是熵权法，这是一种客观赋权方法，用于确定各指标的权重。熵原本是热力学中的概念，后来在信息论中用于衡量信息的不确定性。熵权法通过计算各指标的熵值来判断该指标的离散程度，离散程度越大，熵值越小，信息量越大，权重也就越高。反之，离散程度越小，熵值越大，权重越低。 Topsis 熵权法是指在 Topsis 中使用熵权法来确定各指标的权重，而不是主观赋权。这样可以让权重的确定更客观，减少主观因素的影响。 Topsis 熵权法是一种结合了逼近理想解排序法（Topsis）和熵权法的多准则决策分析方法，主要用于解决多指标评价问题。其核心思想是通过熵权法客观确定指标权重，再利用 Topsis 对方案进行排序。 原理如下： 包括数据标准化、熵权计算、加权矩阵构建、理想解确定、距离计算和排序
大家尽量不要去转我的视频内容，看的开心就好，我都要怕死了，一天天的。
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