在MATLAB中结合粒子群优化算法改进克里金模型参数的过程中，应当如何设定和优化PSO算法的关键参数？

粒子群优化（PSO）算法是一种广泛应用于参数优化的算法，它通过模拟鸟群觅食行为来搜索最优解。在MATLAB环境下结合PSO改进克里金模型参数，首先需要定义优化问题的目标函数，即评价克里金模型预测准确性的标准，然后通过PSO算法进行全局搜索来找到最佳的模型参数。

参考资源链接：[MATLAB中克里金模型的优化与遗传算法结合](https://wenku.csdn.net/doc/2ic1qe7adb?spm=1055.2569.3001.10343)

关键参数的设定和优化包括：
1. 粒子数：确定粒子群中的粒子数量，一个较大的粒子群有助于搜索到全局最优解，但也增加了计算成本。
2. 惯性权重：控制粒子的历史速度对当前速度的影响，较大的惯性权重有利于全局搜索，而较小的惯性权重有利于局部搜索。
3. 学习因子：包括个体学习因子和社会学习因子，分别控制粒子向自身最好位置和群体最好位置学习的程度。
4. 最大迭代次数：设置PSO算法运行的最大迭代次数，以防止无限循环和过度计算。
5. 约束条件：对模型参数进行适当的约束，以确保参数在合理范围内。

在MATLAB中，可以通过编写PSO算法的脚本或使用MATLAB优化工具箱中的函数来实现上述参数的设定和优化。例如，编写一个PSO函数来调整克里金模型的半变异函数参数，如基台值、块金值和变程等，从而提高模型预测的准确性。通过调整上述参数，可以使得粒子群在搜索空间中有效寻优，最终找到使目标函数值最优的参数组合。

建议在应用PSO算法改进克里金模型参数后，进一步参考《MATLAB中克里金模型的优化与遗传算法结合》这份资源，以获得关于如何在MATLAB中实现和改进PSO和遗传算法的更深入知识。这份资料不仅涉及了理论知识，还包括了实用的案例和代码，有助于深化对克里金模型优化方法的理解，并在实践中不断提高空间数据分析的准确性。

参考资源链接：[MATLAB中克里金模型的优化与遗传算法结合](https://wenku.csdn.net/doc/2ic1qe7adb?spm=1055.2569.3001.10343)