简介:将改进的非线性技术(GA-SVM)应用于成矿预测,为成矿有利度预测方法提供一种新思路。在分析哈图矿集区成矿有利度基础上,选取28个学习样本、10个与成矿有关的地质变量,应用基于遗传算法(GA)寻优的支持向量机(SVM)方法,对成矿有利度进行建模,并与BP神经网络模型预测结果进行比较。结果表明,GA-SVM回归预测模型能很好地拟合成矿有利度与各地质变量间的非线性关系。样本数量有限时,GA-SVM比BP神经网络具较高的拟合精度,更适合非线性成矿预测工作,具较强的推广意义。
简介:国内外实践证明,用于金属矿勘查的常规土壤地球化学测量是一种经济快速有效的勘查手段之一。但是实际工作中一些直接影响其工作效果的技术问题往往被忽视,造成其结果与客观实际不符,严重制约了该方法在金属矿勘查中的作用发挥。笔者仅就自己的一些工作经验和粗浅认识,对影响用于金属矿勘查的土壤地球化学测量工作效果的7个主要技术问题进行总结探讨,以供参考。
简介:在深入了解四川省木里~盐源地区地质背景、总结该区1:5万化探异常特征的基础上,应用信息量法对该区754个异常流域进行计算和预测,对该区化探异常评价具有一定的指导意义。
基于GA-SVM回归的成矿有利度预测方法探讨
影响金属矿勘查中土壤测量效果的主要问题探讨
找矿信息量法在化探异常评价中的应用-以四川木里~盐源地区地球化学1:5水系沉积物测量为例