為了尋找一種精準(zhǔn)有效的大地電磁反演方法,引入KNN（k-Nearest Neighbor）算法,提出了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的大地電磁反演方法,分別驗(yàn)證了該算法在單一尺寸下不同電導(dǎo)率異常體、不同尺寸下不同電導(dǎo)率異常體的坐標(biāo)及電導(dǎo)率反演準(zhǔn)確率,結(jié)果表明,該算法在進(jìn)行二維大地電磁反演計(jì)算時(shí)有非常高的準(zhǔn)確率。在此基礎(chǔ)之上,首次將一種疏密交叉網(wǎng)格建模的方法應(yīng)用于KNN大地電磁反演計(jì)算中,在使用較少訓(xùn)練樣本和計(jì)算資源的情況下,相比傳統(tǒng)KNN反演算法,大幅提高了坐標(biāo)及電導(dǎo)率的預(yù)測(cè)精度。數(shù)值試驗(yàn)結(jié)果表明,該算法對(duì)坐標(biāo)位置的反演準(zhǔn)確率在97%以上,對(duì)電導(dǎo)率的反演準(zhǔn)確率達(dá)到了100%,對(duì)于不同形狀不同電導(dǎo)率不同位置的異常體反演效果良好,是一種高效的大地電磁反演方法。 

【文章來(lái)源】：采礦技術(shù). 2020,20(03)

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

正演模型示意

在同一尺寸同一電導(dǎo)率情況下，異常體以5 m為間隔遍歷計(jì)算區(qū)域，共得到反演樣本6272組。驗(yàn)證時(shí)，先分別以大小為20 m×20 m,30 m×30 m,30 m×20 m,20 m×30 m的異常體樣本作為數(shù)據(jù)集，分別獲得1827,1323,1701,1421組數(shù)據(jù)，在每個(gè)數(shù)據(jù)集中隨機(jī)選取75%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，其余25%為測(cè)試集。隨機(jī)抽取的部分反演預(yù)測(cè)結(jié)果見(jiàn)圖2。在訓(xùn)練集樣本中異常體為同一尺寸的情況下，反演結(jié)果見(jiàn)表1：若以坐標(biāo)誤差在5 m以內(nèi)為衡量標(biāo)準(zhǔn)，采用KNN反演的結(jié)果準(zhǔn)確率均在91%以上；若以坐標(biāo)誤差在3 m以內(nèi)為衡量標(biāo)準(zhǔn)，采用KNN反演的結(jié)果準(zhǔn)確率在80%左右。電導(dǎo)率誤差在0.05m S/m以內(nèi)準(zhǔn)確率在98%以上，在0.01 m S/m以內(nèi)準(zhǔn)確率為85%以上。由此可見(jiàn)該方法對(duì)電導(dǎo)率預(yù)測(cè)結(jié)果較為精確，但對(duì)坐標(biāo)的預(yù)測(cè)精度還有待提高。

表3給出了采用稀疏網(wǎng)格與精密網(wǎng)格相結(jié)合的方式下KNN大地電磁反演結(jié)果準(zhǔn)確率。以坐標(biāo)誤差在1 m以內(nèi)作為衡量標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)果準(zhǔn)確率高達(dá)97.72%以上；以電導(dǎo)率誤差在0.01 mS/m以內(nèi)為衡量標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)果準(zhǔn)確率達(dá)到了100%。對(duì)比表2所示結(jié)果，數(shù)值試驗(yàn)結(jié)果表明，基于疏密交叉網(wǎng)格建模的KNN大電磁反演方法，無(wú)論是坐標(biāo)預(yù)測(cè)精度還是電導(dǎo)率預(yù)測(cè)精度，相比于普通KNN大地電磁反演結(jié)果均有了很大的提高，是一種行之有效的反演方法。4 結(jié)論

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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