[发明专利]一种基于分层随机森林模型的铜镍硫化物矿床成矿预测方法在审
| 申请号： | 201811354629.0 | 申请日： | 2018-11-14 |
| 公开（公告）号： | CN109711597A | 公开（公告）日： | 2019-05-03 |
| 发明（设计）人： | 朱云龙;吕赐兴;鲁瑶 | 申请（专利权）人： | 东莞理工学院 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/02;G01V9/00 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 523808 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于分层随机森林模型的铜镍硫化物矿床成矿预测方法，包括以下步骤：S1：收集区域内多元地质资料，建立铜镍硫化物矿床地学信息数据库；S2：分析区域内铜镍硫化物矿床成矿规律，提取找矿信息；S3：选取非矿点，并结合已知矿点构建训练样本集，训练分层随机森林模型；S4：对分层随机森林模型进行优化，并利用优化模型进行成矿预测；S5：验证预测结果，评估找矿信息重要性。本发明利用分层随机森林模型进行铜镍硫化物矿床成矿预测，可以有效解决训练样本不平衡导致的矿点错分、预测准确率下降问题，从而更加客观、准确地评价该地区铜镍硫化物矿床的成矿潜力，为下一步勘探开发工作奠定基础。 | ||
| 搜索关键词： | 铜镍硫化物 矿床 随机森林 分层 成矿预测 找矿信息 训练样本集 成矿规律 地学信息 地质资料 分析区域 勘探开发 收集区域 下降问题 训练样本 优化模型 有效解决 预测结果 准确率 非矿 构建 数据库 验证 评估 预测 优化 | ||
【主权项】：
1.一种基于分层随机森林模型的铜镍硫化物矿床成矿预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：收集区域内多元地质资料，建立铜镍硫化物矿床地学信息数据库；S2：分析区域内铜镍硫化物矿床成矿规律，提取找矿信息；S3：选取非矿点，并结合已知矿点构建训练样本集，训练分层随机森林模型；S4：对分层随机森林模型进行优化，并利用优化模型进行成矿预测；S5：验证预测结果，评估找矿信息重要性。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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