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基于GA-SVM回归的成矿有利度预测方法探讨/Discussion on Prediction Method for the Contribution Degrees to the Metallogenesis Based on GA-SVM Regression[J]
李东; 周可法; 孙卫东; 王金林; 吴艳爽; Li Dong; Zhou Kefa; Sun Weidong; Wang Jinlin; Wu Yanshuang; 中国科学院新疆生态与地理研究所,新疆矿产资源研究中心,新疆 乌鲁木齐 830011; 中国科学院大学,北京 100049; 新疆维吾尔自治区地质矿产勘查开发局信息中心,新疆 乌鲁木齐,830000
2014
发表期刊新疆地质
卷号4页码:546-551
摘要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。
关键词成矿预测 遗传算法(Ga) 支持向量机(Svm) 非线性拟合 Metallogenesis Prediction Genetic Algorithm (Ga) Support Vector Machine (Svm) Nonlinear Fitting
资助者国家自然科学基金 ; 国家自然科学基金 ; 国家科技支撑计划 ; 国家科技支撑计划 ; 科技援疆计划项目 ; 科技援疆计划项目 ; 新疆科技厅科技基础条件平台建设项目 ; 新疆科技厅科技基础条件平台建设项目 ; 国家自然科学基金 ; 国家自然科学基金 ; 国家科技支撑计划 ; 国家科技支撑计划 ; 科技援疆计划项目 ; 科技援疆计划项目 ; 新疆科技厅科技基础条件平台建设项目 ; 新疆科技厅科技基础条件平台建设项目
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文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.xjlas.org/handle/365004/14420
专题研究系统_荒漠环境研究室
通讯作者中国科学院新疆生态与地理研究所,新疆矿产资源研究中心,新疆 乌鲁木齐 830011; 中国科学院大学,北京 100049; 新疆维吾尔自治区地质矿产勘查开发局信息中心,新疆 乌鲁木齐,830000
推荐引用方式
GB/T 7714
李东,周可法,孙卫东,等. 基于GA-SVM回归的成矿有利度预测方法探讨/Discussion on Prediction Method for the Contribution Degrees to the Metallogenesis Based on GA-SVM Regression[J][J]. 新疆地质,2014,4:546-551.
APA 李东.,周可法.,孙卫东.,王金林.,吴艳爽.,...&新疆维吾尔自治区地质矿产勘查开发局信息中心,新疆 乌鲁木齐,830000.(2014).基于GA-SVM回归的成矿有利度预测方法探讨/Discussion on Prediction Method for the Contribution Degrees to the Metallogenesis Based on GA-SVM Regression[J].新疆地质,4,546-551.
MLA 李东,et al."基于GA-SVM回归的成矿有利度预测方法探讨/Discussion on Prediction Method for the Contribution Degrees to the Metallogenesis Based on GA-SVM Regression[J]".新疆地质 4(2014):546-551.
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