【摘要】：針對礦產資源定量預測過程中最小二乘支持向量機(LS-SVM)的參數選擇具有主觀性和隨意性,提出了一種與貝葉斯推理相結合的LS-SVM資源定量預測方法,并將其與證據權法(Wof E)進行了對比.在訓練過程中采用貝葉斯推理方法對LS-SVM的參數選擇進行優(yōu)化,進而構建礦產資源定量預測優(yōu)化模型.研究表明,該方法不但克服了參數選擇的局限性,而且以后驗概率形式輸出預測結果,從而可提高預測精度.
[Abstract]:In view of the subjectivity and randomness of the parameter selection of least squares support vector machine (LS-SVM) in the process of mineral resources quantitative prediction, a quantitative prediction method of LS-SVM resources based on Bayesian reasoning is proposed. It is compared with the evidence right method (Wof E). In the process of training, Bayesian reasoning method is used to optimize the parameter selection of LS-SVM, and then the optimization model for quantitative prediction of mineral resources is constructed. The results show that the method not only overcomes the limitation of parameter selection, but also outputs the prediction results in the form of posterior probability, which can improve the prediction accuracy.
【作者單位】： 東北大學資源與土木工程學院;金策工業(yè)綜合大學資源勘探工程學院;
【基金】：國家重大基礎研究發(fā)展計劃項目(2012CB416800) 國家自然科學基金資助項目(41372098)
【分類號】：P612

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