基于贝叶斯推理的LS-SVM矿产资源定量预测

发布时间：2019-01-01 17:07

【摘要】：针对矿产资源定量预测过程中最小二乘支持向量机(LS-SVM)的参数选择具有主观性和随意性,提出了一种与贝叶斯推理相结合的LS-SVM资源定量预测方法,并将其与证据权法(Wof E)进行了对比.在训练过程中采用贝叶斯推理方法对LS-SVM的参数选择进行优化,进而构建矿产资源定量预测优化模型.研究表明,该方法不但克服了参数选择的局限性,而且以后验概率形式输出预测结果,从而可提高预测精度.
[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.
【作者单位】： 东北大学资源与土木工程学院;金策工业综合大学资源勘探工程学院;
【基金】：国家重大基础研究发展计划项目(2012CB416800) 国家自然科学基金资助项目(41372098)
【分类号】：P612

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本文编号：2397864