基于PCA-SVM算法对稀土元素与稀土判别指标耦合数据集的铀矿床分类

不同类型铀矿床的沥青铀矿/晶质铀矿具有不同的稀土元素组成,其组成可作为判别铀矿床类型的重要指标。采用基于Python语言的主成分分析（principal component analysis,PCA）与支持向量机（support vector machines,SVM）结合的分类模型,对收集到的全球已知6种类型铀矿床的216组沥青铀矿/晶质铀矿稀土元素数据进行研究。以216组数据为训练集,通过数据清洗、特征缩放、PCA特征提取、网格搜索和交叉验证参数寻优构建SVM分类模型,对24组同变质型胡家峪晶质铀矿进行智能识别。研究结果显示：仅使用稀土元素的14维训练集最优模型判定胡家峪晶质铀矿类型的测试准确率为0.4%;由稀土元素、稀土总量、轻重稀土比、铕异常组成的17维训练集最优模型的测试准确率为75.0%,较14维训练集提高74.6%,模型泛化能力强;而通过传统稀土元素配分曲线、w（ΣREE）-（LREE/HREE）_N图解不能有效判定胡家峪晶质铀矿类型。本次研究表明,PCA-SVM算法对增有传统稀土判别指标数据集进行挖掘可有效厘定铀氧化物成因类型,效果明显优于单纯的稀土元素数据集以及传统的稀土配分曲线、w（ΣREE）-（LREE/HREE）_N图解。     

矿床模拟法在辽宁清原金矿资源预测中的应用

矿床模拟法是成矿地质环境模拟、类比方法,可据此估计在特定地质成矿环境中的某矿产资源潜力.本文探索利用矿床模拟法对辽宁清原太古宙地体中的金矿床进行综合预测.原始数据取自1∶5万区域地质调查资料,共观测地层、构造、岩浆岩、接触带和化探资料等9个逻辑变量.预测结果显示了几个新的有利金矿靶区,有必要进行重点勘探工作.     

基于主成份分析和支持向量机的PCA-SVM储层识别模型研究

储层识别是油气勘探开发中所面临的关键问题和难点之一。针对传统储层识别方法预测精度较低这一问题,提出了基于主成份分析和支持向量机的PCA-SVM储层识别模型,较好地解决了传统学习方法在非线性预测中的小样本、过学习、局部极小点等问题,同时消除了出入变量之间的多重相关性,减少了输入变量的个数,提高了预测精度和收敛速度。通过对长庆中部气田马五1段储层的实例应用,PCA-SVM模型的预测精度达到100%,优于SVM模型(93.6%)和Fisher判别模型(96.3%)。这表明PCA-SVM模型具有更高的预测精度,为致密储层的准确识别探索了又一新方法。     

基于PCA-SVR的煤层底板突水量预测

提出了一种基于主成分分析支持向量机回归(PCA-SVR)的煤层底板突水预测方法,用主成分分析来解决输入变量的选择问题。主成分以较少的维数包含了高维变量所携带的大部分信息,这不仅避免了过多的输入导致训练速度慢,同时也保证了预测准确度。实例表明,所提方法可有效消除众多影响因素间的相关性,减少输入变量个数,提高预测效率和精度。     

四方金矿工业指标变化对矿床规模和开采方法的影响

四方金矿在矿山开采的生产实践中,随着生产规模的增大以及国际金价、国内原材料的增涨变化,在矿床工业指标管理过程中,根据外部需求、生产经营成本、生产规模等因素综合分析及时地调整工业指标,采矿方式和方法。做到资源／储量估算合理最大化利用,开采方式和方法简单经济。做到矿山开采年限最大幅度地延长。     

云南大马固砂金矿原生矿床位置预测

云南省马关县大马固矿区砂金矿原生矿床位置如何确定,一直是我部滇东南找矿难以取得突破的瓶颈,是指挥部和基层找矿单位关注的重点难点问题。作者通过对大量资料进行研究,对该问题进行了初步解答。     

吉林省柳河县回头沟金矿成矿地质条件分析及成矿规模预测

吉林省柳河县回头沟金矿区是吉林省有名的小而富的金、银、铜、铅、锌等多金属成矿带,本文主要阐述了这一地区的成矿地质条件并对新发现矿体的成矿规模进行了预测.     

基于PCA-PSO-SVM的凡口铅锌矿地区岩溶地表塌陷危险性预测

岩溶地表塌陷是由多个影响因素共同作用导致地面形成塌陷坑（洞）的一种动力地质现象,具有隐蔽性和突发性的特点,常规简单数学模型难以对地表塌陷危险性准确预测。文章先通过主成分分析法（PCA）对选取的地下水位、地下水位波动幅度、给水度等11个影响因素提取5个主成分,对导致地表塌陷危险性的主成分进行全新的解释,同时引入粒子群算法（PSO）优化的支持向量机（SVM）方法,建立PCA-PSO-SVM岩溶地表塌陷危险性预测模型,并结合凡口铅锌矿地区工程实例,将预测结果与单一的SVM模型预测结果进行对比,表明PCA-PSO-SVM危险性预测模型精度更高,可以更好地为岩溶地表塌陷防治工作提供依据。     

Prediction of the Granite—Type Gold Deposits by Grey Relational Analysis

Calculated in this paper is the relational grade between each of ghe 1608 prediction units and the granite-type gold deposits in Jiaodong, concerning 78 geological variants of factors ,in terms of the relational grade analysis of the grey system.The isopleth of the residual values is drawn through trend analysis and anomalies are outlined. Also pointed out in the present paper are the pathfinders for prospecting of gold deposits in various parts of China.     

基于遗传算法优化的支持向量机在岩性识别中的应用

为提高测井岩性识别的精度,本文结合乌夏地区岩芯资料和测井数据,总结该地区砂砾岩测井响应特征,优选出声波、自然伽马、密度、中子孔隙度和电阻率等5条测井曲线参数作为训练和测试样本,通过遗传算法挑选出最佳的支持向量机核函数参数σ和惩罚因子C,建立支持向量机岩性识别模型。结果表明该模型实际数据预测总体符合率为81.6%,在识别准确率上与传统测井识别砂砾岩岩性方法相比都有明显提升。     

滇黔桂成矿区金矿资源预测评价

滇黔桂地区是近年来金矿找矿的重点、热点地区之一,并不断取得找矿突破。在广泛收集地质、物探、化探、遥感、重砂等资料的基础上,基于GIS建立了本区地学空间数据库。通过对区内控矿地质条件和成矿规律的总结,建立了该区金矿找矿预测模型,选取了地质、化探、重砂、矿产等六大类57个标志信息,运用"矿床位置预测系统(DPIS)"的信息量预测法,获得了信息量异常,结合区内成矿地质条件,圈定了找矿远景区,并对找矿远景区进行了简要的评价。     

黔西南水银洞金矿床与泥堡金矿床控矿因素对比分析

本文在概括黔西南水银洞金矿床与泥堡金矿床产出特征的基础上,对这两金矿床的主要控矿因素、大地构造背景、控矿构造、热液蚀变等作了初步的对比分析,分析表明：这两金矿床具有类似的成矿地质背景条件,这对于进一步推动黔西南及其邻区类似微细浸染型金矿床的找矿实践具有重要的现实指导意义。     

基于ASTER数据的遥感蚀变信息提取——以西天山穆龙套地区为例

西天山是"丝绸之路经济带"和"亚洲金腰带"的核心区和重要组成部分, 世界级的穆龙套金矿床是西天山成矿带内最重要的金矿床之一.作者将前人成果与自身研究结果结合, 形成该篇以穆龙套地区为例的基于ASTER数据的遥感蚀变信息提取的论文.含碳质细碎屑岩是穆龙套地区的溶矿岩层, 矿体受韧性-韧脆性断裂系统的严格控制.穆龙套地区热...     

Prediction of ultimate axial load-carrying capacity of piles using a support vector machine based on CPT data

The support vector machine (SVM) is a relatively new artificial intelligence technique which is increasingly being applied to geotechnical problems and is yielding encouraging results. In this paper SVM models are developed for predicting the ultimate axial load-carrying capacity of piles based on cone penetration test (CPT) data. A data set of 108 samples is used to develop the SVM models. These data were obtained from the literature containing pile load tests and each sample contains information regarding pile geometry, full-scale static pile load tests and CPT results. Moreover, a sensitivity analysis is carried out to examine the relative significance of each input variable with respect to ultimate strength prediction. Finally, a statistical analysis is conducted to make comparisons between predictions obtained from the SVM models and three traditional CPT-based methods for determining pile capacity. The comparison confirms that the SVM models developed in this paper outperform the traditional methods.     

基于Landsat 8影像赤壁-嘉鱼地区岩性划分效果分析

以鄂东南赤壁-嘉鱼地区为例,在缺少地表各岩石单元样品的情况下,对Landsat8可见光近红外和短波红外(VNIR-SWIR)波段反射率数据进行处理提取岩性信息。首先对VNIR-SWIR多波段反射率数据进行最佳指数因子(IOIF)运算,得出最佳波段组合band7-band5-band2,从其假彩色合成图像上只能识别少量岩性单元;为了减少高相关性波段之间的信息冗余度,并对波段信息进行集成,后对Landsat8VNIR-SWIR波段反射率数据采用主成分变换并进行彩色合成,能够有效增强志留系、侏罗系及第四系地质单元之间的影像差异,从而划分岩性界线。对比已有地质资料,认为提取结果可靠,能为野外地质工作提供基础信息。     

基于遗传算法的软土地基沉降预测

基于自然进化原理的遗传算法是一种解决岩土工程复杂非线性问题十分有前景的方法。对遗传算法中一些具有代表性的算法作了简要分析和评论。软土地基沉降受众多因素的影响,在时序上表现出复杂的非线性特征。针对一个加固纠偏工程的沉降预测问题,运用MATLAB编写遗传算法程序进行了预测分析。计算结果与实测资料基本一致,它在全局优化、非线性优化、多参数优化等方面表现出了传统算法无法比拟的优势。     

基于ETM+数据和GIS 技术的缅甸铜金矿成矿预测

在利用遥感数据和地理信息系统（GIS）技术的矿产资源勘查与评价中,矿化蚀变信息提取和构造信息提取起着至关重要的作用。以缅甸铜金矿为例,利用ETM+遥感图像,采用比值法、阈值分割和主成分分析（PCA）提取羟基蚀变信息;利用数字高程模型和遥感数据提取与铜金矿化有关的线环构造,结合地质资料和上述信息,利用证据权和分形方法进行整合,确定该研究区的成矿远景区。结果发现,已知铜金矿均分布于成矿靶区中,综合信息可为下一步的矿产资源勘探工作提供决策依据。     

基于ETM~+数据和GIS技术的缅甸铜金矿成矿预测

在利用遥感数据和地理信息系统(GIS)技术的矿产资源勘查与评价中,矿化蚀变信息提取和构造信息提取起着至关重要的作用。以缅甸铜金矿为例,利用ETM+遥感图像,采用比值法、阈值分割和主成分分析(PCA)提取羟基蚀变信息;利用数字高程模型和遥感数据提取与铜金矿化有关的线环构造,结合地质资料和上述信息,利用证据权和分形方法进行整合,确定该研究区的成矿远景区。结果发现,已知铜金矿均分布于成矿靶区中,综合信息可为下一步的矿产资源勘探工作提供决策依据。