内容概要：本文详细介绍了高维Kriging代理模型的理论背景及其代码实现。首先解释了Kriging作为一种统计插值方法的基本概念，强调其在处理多维数据方面的优势。接着，文章逐步引导读者准备必要的Python环境并展示了如何利用现有库（如scikit-learn）或自定义库构建高维Kriging模型的具体步骤。文中还讨论了关键的技术要点，如核函数的选择与配置、避免过拟合的方法以及提高模型可靠性的措施。最后，提供了几个实用的小贴士，帮助开发者优化他们的模型性能。 适合人群：对统计学、机器学习有一定了解的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望通过编程实现高级数据分析的人群。 使用场景及目标：适用于需要对复杂、多维的数据集进行高效插值和预测的应用场合，如地理信息系统(GIS)、金融风险评估等领域。目的是让读者掌握从零开始搭建高维Kriging模型的能力，从而应用于实际项目中。 其他说明：为了使读者更容易上手，文中附有详细的代码片段和操作指南，鼓励动手实践。同时提醒读者关注数据质量和模型参数调节的重要性，以确保最终得到的模型既有效又稳定。

针对苯乙烯工艺流程的设计及控制复杂性，使用Kriging代理模型方法，对由Aspen plus构建的苯乙烯工艺流程模拟系统进行建模，并且使用分布估计算法对目标函数进行优化。结果表明，基于Kriging模型的分布估计算法，在保证较高精度要求的前提下，明显减少了计算时间，有效地化解了精度和效率之间的矛盾，具有理论意义及实用价值。

EGO算法的实现，采用遗传算法及kriging代理模型，进行经典案例的实现优化求解

完整kriging代理模型代码，有说明书以及使用手册

%%% 案例：Y = G(X,t) = -30 + x1^2*x2 - 5*x1*t + ( x2 + 1)*e^(t^2) %%% x1~N(3.5,0.3^2), x2~N(3.5, 0.3^2), t:[0,0.5] %%% 本程序可以无偿使用，但不对实际结果做保证。 %%% 2020.08

本程序为"A novel single-loop procedure for time-variant reliability analysis based on Kriging model"，2019，Applied Mathematical Modelling论文的实施程序。