基于深度学习算法的区域地质矿产资源量预测方法

为了提供准确的资源量预测结果，设计了基于深度学习算法的区域地质矿产资源量预测方法。首先进行人工采样，并测试土壤湿度、重金属含量等参数，然后根据地区勘查历史数据统计该区域的岩浆活动频率并提取控制成矿的因素以了解其地质条件。接着使用网格化处理技术来校正地质勘查测线，调整勘查与探测中的线距并划分区域网格。在20m×20m的网格内，采用线性变量Kriging作为线性处理的插值，并磁化处理数据以完成对矿区地质勘查数据的预处理。随后利用这些预处理数据，使用深度学习模型建立区域地质矿产资源模型，并利用自编码神经网络来划分成矿网格。最后使用随机变量函数的概率分布采样来构建资源的概率分布模型以预测区域的矿产资源量。