基于循环神经网络的找矿模型构建与预测

• 作者: 刘苏庆 张亚光 张志平 张烨 李诗 贾志杰 陈建平
• 来源期刊: 地质通报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 找矿概念模型 RNN分类算法 控矿要素 模型匹配
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 页码范围: 2033-2042
• 页数: 10页
• 分类号: P628
• 字数: 6003字
• 语种: 中文

摘要

在大数据和人工智能背景下,基于已有的传统地质找矿模型建立与应用基础,提出基于循环神经网络的找矿模型构建与预测方法,实现对地质数据的深入分析和理解.针对地质找矿模型构建与预测的需求,结合数据清洗理论,对传统地质找矿模型进行归纳与总结,建立地质找矿知识库,为深度学习算法提供训练数据.通过分类算法研究,综合对比结果的准确率与分类所用时间,最终选用RNN分类算法对找矿概念模型进行分类.在建立研究区找矿模型中,通过关键词与控矿要素完成模型匹配,利用模型计算对模型匹配结果进行数据分析,实现区域地质找矿模型的构建与矿产资源的预测评价和分析.以大水金矿为例,快速准确地实现了找矿模型的构建,有效地对矿产资源预测工作提供了指导,验证了该方法的可行性.