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基于金矿规格单元数据的机器学习方法在成矿建模分析中的应用
被引量：
6
1
作者
张野
李明超
+2 位作者
韩帅
任秋兵
朱月琴
《大地构造与成矿学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期183-191,共9页
现代金矿勘察主要是通过综合地球化学和地质测量等数字化方法对深部矿床进行研究,所需要的人力物力成本较高。而通过分析积累的金矿规格单元数据,可以建立金矿成矿情况与相关成矿元素含量之间的非线性关系,从已有的勘查数据中寻找金矿...
现代金矿勘察主要是通过综合地球化学和地质测量等数字化方法对深部矿床进行研究,所需要的人力物力成本较高。而通过分析积累的金矿规格单元数据,可以建立金矿成矿情况与相关成矿元素含量之间的非线性关系,从已有的勘查数据中寻找金矿成矿的一般规律。本文基于与金矿相关的成矿元素含量数据,分别采用逻辑斯蒂回归、随机森林和决策树方法对原始数据和重采样数据进行训练,综合运用召回率、精确率和准确率对模型进行评价。通过对比发现,在训练和测试原始数据过程中,由于每组之间数据量的巨大差距,导致成矿数据被淹没;而在训练重采样数据过程中,随机森林在召回率和准确率方面均有较好的表现,分别达到了90.63%和70.78%;并最终分析了随机森林模型中不同分类边界对于金矿成矿情况预测结果的影响。利用不同的测量指标对模型进行评价分析,使模型更适用于金矿成矿预测,可有效地提高金矿勘察的效率。
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关键词
金
矿床
成矿
预测
重采样
随机森林
召回率
精确率
分类边界
下载PDF
职称材料
题名
基于金矿规格单元数据的机器学习方法在成矿建模分析中的应用
被引量：
6
1
作者
张野
李明超
韩帅
任秋兵
朱月琴
机构
天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室
中国地质调查局发展研究中心
自然资源部地质信息技术重点实验室
出处
《大地构造与成矿学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期183-191,共9页
基金
天津市杰出青年科学基金项目(17JCJQJC44000)
国家优秀青年科学基金项目(51622904)
国家重点研发计划(2016YFC0600510)联合资助.
文摘
现代金矿勘察主要是通过综合地球化学和地质测量等数字化方法对深部矿床进行研究,所需要的人力物力成本较高。而通过分析积累的金矿规格单元数据,可以建立金矿成矿情况与相关成矿元素含量之间的非线性关系,从已有的勘查数据中寻找金矿成矿的一般规律。本文基于与金矿相关的成矿元素含量数据,分别采用逻辑斯蒂回归、随机森林和决策树方法对原始数据和重采样数据进行训练,综合运用召回率、精确率和准确率对模型进行评价。通过对比发现,在训练和测试原始数据过程中,由于每组之间数据量的巨大差距,导致成矿数据被淹没;而在训练重采样数据过程中,随机森林在召回率和准确率方面均有较好的表现,分别达到了90.63%和70.78%;并最终分析了随机森林模型中不同分类边界对于金矿成矿情况预测结果的影响。利用不同的测量指标对模型进行评价分析,使模型更适用于金矿成矿预测,可有效地提高金矿勘察的效率。
关键词
金
矿床
成矿
预测
重采样
随机森林
召回率
精确率
分类边界
Keywords
gold mineralization prediction
resample
random forest
recall
precision
classification boundary
分类号
P628.1 [天文地球—地质矿产勘探]
P612 [天文地球—地质学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于金矿规格单元数据的机器学习方法在成矿建模分析中的应用
张野
李明超
韩帅
任秋兵
朱月琴
《大地构造与成矿学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
6
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职称材料
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