支持向量机、随机森林和人工神经网络机器学习算法在地球化学异常信息提取中的对比研究

基金项目:
国家重点研发计划"深地资源勘查开采"重点专项课题"深部矿产三维可视化预测评价软件系统研发"

国家自然科学基金面上项目"基于地质先验模型的区域大比例尺三维地质建模关键技术研究"

中国地质调查局地质调查项目"全国矿产资源潜力动态评价"

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刊出日期: 2020-03-15

A Comparative Study of Support Vector Machine, Random Forest and Artificial Neural Network Machine Learning Algorithms inGeochemical Anomaly Information Extraction

Publish Date: 15 March 2020

摘要: 地球化学勘查是通过发现异常、解释评价异常进行找矿的.因此,地球化学异常识别对矿产资源的定位、定量预测具有重要的的指示作用.在大数据时代的背景下,机器学习方法不要求数据满足正态分布的分布形式,且具有非线性以及泛化能力强等特点,因而逐渐地被应用于矿产资源的定量预测评价,如神经网络、支持向量机、贝叶斯网络、随机森林、受限玻尔兹曼机、极限学习机等.本文通过设计理论实验,可视化了不同算法,提出了不同机器学习方法在不同地区的地球化学异常信息提取中的效果存在不一致性的假设.在此基础上,以湖南香花岭锡多金属矿整装勘查区及甘肃合作金矿整装勘查区的地球化学异常提取为研究内容,将人工神经网络、随机森林以及支持向量机应用于研究区地球化学异常信息的提取与识别工作.在香花岭研究区,人工神经网络的结果较好,在合作研究区,随机森林的结果较好,从而验证了上述假设.通过生成两研究区的地球化学异常图,讨论了该方法在两研究区地球化学异常的地质意义和该方法的可靠性与实用性.此外,还完善了基于多种监督机器学习方法的地球化学异常信息提取流程,为软件开发提供了一定的理论依据.
- 机器学习 /
- 地球化学异常 /
- 人工神经网络 /
- 随机森林 /
- 支持向量机