大数据智能预测评价

肖克炎, 李程, 唐瑞, 王瑶, 孙莉, 柳炳利, 樊铭静

地学前缘 ›› 2025, Vol. 32 ›› Issue (04) : 20 -37.

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地学前缘 ›› 2025, Vol. 32 ›› Issue (04) : 20 -37. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2025.4.58

大数据智能预测评价

    肖克炎, 李程, 唐瑞, 王瑶, 孙莉, 柳炳利, 樊铭静
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摘要

随着大数据时代的到来,大数据技术在矿产勘查中的应用已成为未来发展的趋势。本文系统梳理了大数据找矿和综合信息预测理论的发展历程,探讨了大数据在矿产预测中的关键技术,并结合实际案例,得出以下主要结论:首先,大数据找矿能够有效应对数据量和复杂性增加的问题,提供更准确的数据解读和预测支持;其次,大数据找矿作为一种技术手段,必须依赖于坚实的矿产找矿理论,特别是综合信息预测理论,后者不仅为大数据方法提供理论支撑,还能提高矿产资源预测的精度和效率;最后,基于综合信息预测理论,结合卷积神经网络(CNN)模型对内蒙古白音查干东山-毛登地区进行成矿预测,展示了其在矿产资源预测中的应用潜力。研究成果为大数据找矿的应用和理论发展提供了重要的参考和实践经验。

关键词

大数据 / 矿产资源预测 / 机器学习 / 综合信息矿产预测 / 智能预测

Key words

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大数据智能预测评价[J]. 地学前缘, 2025, 32(04): 20-37 DOI:10.13745/j.esf.sf.2025.4.58

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