發(fā)布時(shí)間：2019-01-01 17:07

【摘要】：針對(duì)礦產(chǎn)資源定量預(yù)測(cè)過(guò)程中最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)的參數(shù)選擇具有主觀性和隨意性,提出了一種與貝葉斯推理相結(jié)合的LS-SVM資源定量預(yù)測(cè)方法,并將其與證據(jù)權(quán)法(Wof E)進(jìn)行了對(duì)比.在訓(xùn)練過(guò)程中采用貝葉斯推理方法對(duì)LS-SVM的參數(shù)選擇進(jìn)行優(yōu)化,進(jìn)而構(gòu)建礦產(chǎn)資源定量預(yù)測(cè)優(yōu)化模型.研究表明,該方法不但克服了參數(shù)選擇的局限性,而且以后驗(yàn)概率形式輸出預(yù)測(cè)結(jié)果,從而可提高預(yù)測(cè)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(xué)資源與土木工程學(xué)院;金策工業(yè)綜合大學(xué)資源勘探工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家重大基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(2012CB416800) 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41372098)
【分類號(hào)】：P612

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本文編號(hào)：2397864