30752.多源信息耦合的成礦預測新模型研究

1、合肥工業(yè)大學博士學位論文多源信息耦合的成礦預測新模型研究姓名：陳廣洲申請學位級別：博士專業(yè)：礦物學、巖石學、礦床學指導教師：徐曉春201010吸收來自主、客觀方面的知識，該法利用信息量法獲得的客觀權重和來自專家的主觀權重，采用DS證據(jù)理論進行權重的融合，獲得新的綜合權重，以此權重為基礎，使用專家證據(jù)權重法進行成礦預測。預測結果表明該法可以獲得更為滿意的預測效果。5、采用處理非線性能力強的人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法進行預測。依據(jù)上述數(shù)據(jù)，根據(jù)信息量

2、法的計算結果，并參考綜合信息找礦模型中權重的賦值情況，構建了訓練BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡所需的128個樣本。訓練樣本采用1、0兩種類型數(shù)據(jù)，分別表示單元內(nèi)某個地質(zhì)條件的存在和不存在。采用MATLAB軟件，編制程序?qū)崿F(xiàn)BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練和預測。根據(jù)預測數(shù)據(jù)特征，劃分四級成礦有利區(qū)，圈定靶區(qū)，得到專題圖。分析表明預測結果與先前模型的預測結果也是基本一致的。此外，針對人工神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練容易陷入局部極值的不足，本文采用群智能優(yōu)化算法粒子群算法進行神

3、經(jīng)網(wǎng)絡的權值、閾值的優(yōu)化以便提升神經(jīng)網(wǎng)絡的泛化能力，并進行了預測效果的比較。6、率先采用一種能處理各變量間復雜非線性關系的降維處理新方法投影尋蹤插值模型，將其應用于成礦預測領域。采用上述的128個樣本，本文提出一種改進的人工蟻群算法用于優(yōu)化計算求得模型的最佳投影方向，以此方向為基礎，計算未知單元的投影值。根據(jù)投影值的分布特征，劃分四級成礦有利區(qū)，圈定靶區(qū)，得到專題圖。分析表明該模型所得預測結果與前述方法的結果是基本一致的，該方法是有效的

4、。7、總結成礦預測的過程，可以將其看作是一模式識別問題。本文率先采用一種模式識別的新方法支持向量回歸機模型，將其應用于成礦定位預測。模型的訓練樣本同上，分別采用網(wǎng)格搜索法和基于群體智能優(yōu)化的方法粒子群算法來搜索最佳的模型參數(shù)。根據(jù)最佳模型參數(shù)，計算未知單元的預測值。根據(jù)其分布特征，劃分四級成礦有利區(qū)，圈定找礦靶區(qū)，獲得專題圖。預測結果表明在大多數(shù)的成礦位置上同前面模型的結果一致，同時有自己的特點。8、為檢驗能處理非線性復雜關系的三種模型