一种基于BO-PCA-XGBoost模型的成矿预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于BO‑PCA‑XGBoost模型的成矿预测方法，属于成矿预测技术领域。基于BO‑PCA‑XGBoost模型的成矿预测方法，包括以下步骤：S1、采集非矿点和已知矿点的地物化遥综合数据，处理成矿预测变量的缺失值；S2、采用优化的主成分分析PCA方法，提取矿点样本主特征，在保持数据主要信息的同时，降低特征维度，消除噪声；S3、构建初始XGBoost模型，定义超参数搜索空间，并设置目标优化函数、迭代次数和初始点，初始化贝叶斯优化算法；S4、使用贝叶斯优化算法，自动搜索XGBoost模型的最佳超参数组合；S5、使用经过BO优化后的XGBoost模型对训练集进行最终的模型训练。采用上述基于BO‑PCA‑XGBoost模型的成矿预测方法，能够更好地处理高维数据，提升模型的预测效果，实现对成矿潜力区域的精准预测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及成矿预测，尤其是涉及一种基于bo-pca-xgboost模型的成矿预测方法。

技术介绍

1、矿产资源勘探和开发一直是地学领域的重点研究方向。随着对矿产的不断开发，人们不得不向地下深处不断探索，这也意味着勘探难度不断增加。

2、早期传统的矿产预测方法主要依赖于地质专家的经验和判断，存在主观性强、预测精度较低等问题。随着勘探技术的不断进步，可获取的地学数据呈几何级数增长，为矿产预测提供了大量原始数据。使得采用传统方法对这些数据进行深层信息的挖掘变得十分困难。

3、近年来，机器学习等人工智能技术在地学领域得到广泛应用，能够利用海量地质数据进行客观、高效的成矿预测。现有基于机器学习的成矿预测模型多数仅依赖于地质数据本身，大多只关注单一数据源的分析，缺乏对多源地学知识的充分利用。所以如何更好地捕捉数据的潜在结构，提高模型性能也是研究的关键。

技术实现思路

1、本专利技术的目的是提供一种基于bo-pca-xgboost模型的成矿预测方法，通过主成分分析方法在多种特征中选出对成矿预测具本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于BO-PCA-XGBoost模型的成矿预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于BO-PCA-XGBoost模型的成矿预测方法，其特征在于：所述S1中，成矿预测变量由钻孔数据提取和反距离插值计算得到；A,B,C,...为成矿预测变量，S＝{A,B,C,...}，S为成矿预测变量的集合；Y为所取数据的标签集，总样本数据集D＝S∪Y；

3.根据权利要求2所述的一种基于BO-PCA-XGBoost模型的成矿预测方法，其特征在于：所述S2中，对特征值进行标准化是通过计算每个特征xj的均值uj和标准差σj，对每个特征xj进行标准化处理...

【技术特征摘要】

1.一种基于bo-pca-xgboost模型的成矿预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于bo-pca-xgboost模型的成矿预测方法，其特征在于：所述s1中，成矿预测变量由钻孔数据提取和反距离插值计算得到；a,b,c,...为成矿预测变量，s＝{a,b,c,...}，s为成矿预测变量的集合；y为所取数据的标签集，总样本数据集d＝s∪y；

3.根据权利要求2所述的一种基于bo-pca-xgboost模型的成矿预测方法，其特征在于：所述s2中，对特征值进行标准化是通过计算每个特征xj的均值uj和标准差σj，对每个特征xj进行标准化处理，标准化公式为：

4.根据权利要求3所述的一种基于bo-pca-xgboost模型的成矿预测方法，其特征在于：所述s2中，标准化后数据集的协方差矩阵c为：

5.根据权利要求4所述的一种基于bo-pca-xgboost模型的成矿预测方法，其特征在于：所述s2中，对协方差矩阵c特征值进行分解，得到特征值λj和对应的特征向量vj：

6.根据权利要求5所述的一种基于bo-pca-xgboost模型的成矿预测方法，其特征在于：所述s2中，设置目标优化函数、初始化贝叶斯优化器，使用初始的xgboost模型，引入5折交叉验证进行辅助，进行贝叶斯优化；使用经过贝叶斯优化获得的最佳主成分数量k'进行主成分特征选...

【专利技术属性】
技术研发人员：孔春芳，赵杰，徐凯，吴冲龙，李岩，田宜平，李必亿，周广隆，徐城阳，吕维逸，董洋，向世泽，武永进，黄子贤，田倩，
申请(专利权)人：中国地质大学武汉，
类型：发明
国别省市：