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申请/专利权人：中国地质大学(武汉);武汉地大坤迪科技有限公司
摘要：本发明提供了一种基于多算法融合的成矿预测方法，属于成矿预测技术领域，包括以下步骤：建立矿床模型；根据矿床模型确定研究区每个采样点与成矿相关的要素；对成矿要素数据进行预处理；通过多距离聚类方法获取负样本；将矿点作为正样本与负样本一起构建数据集；通过GBDT算法进行特征构建，得到新的特征组合；利用SVM算法训练成矿预测模型，并利用改进的粒子群优化算法寻找SVM算法中的最优参数组合；利用训练好的模型进行成矿预测。本发明采用上述的一种基于多算法融合的成矿预测方法，以解决现有技术中负样本选取困难、特征选取局限性较大、SVM算法时间消耗多、集成算法泛化能力较弱等问题，可以提高成矿预测的精确度。
主权项：1.一种基于多算法融合的成矿预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、建立矿床模型；S2、根据矿床模型确定研究区每个采样点与成矿相关的要素；S3、对成矿要素数据进行预处理；S4、通过多距离聚类方法获取负样本；S5、将矿点作为正样本与负样本一起构建数据集；S6、通过GBDT算法进行特征构建，得到新的特征组合；S7、利用SVM算法训练成矿预测模型，并利用改进的粒子群优化算法寻找SVM算法中的最优参数组合；粒子群优化算法的改进方法如下：采用自适应策略自动调整w值，公式如下： 其中，w为惯性因子；wmax、wmin分别为w的最大、最小值；favg为粒子群平均适应度值；fmin为粒子群最小适应度值；S8、利用训练好的模型进行成矿预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(武汉) 武汉地大坤迪科技有限公司 一种基于多算法融合的成矿预测方法
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