基于支持向量回歸機的礦體品位插值

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基于支持向量回歸機的礦體品位插值

李娟, 李翠平, 李仲學

文章導航 > 工程科學學報 > 2009 > 31(12): 1498-1502

李娟, 李翠平, 李仲學. 基于支持向量回歸機的礦體品位插值[J]. 工程科學學報, 2009, 31(12): 1498-1502. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2009.12.003

引用本文:

李娟, 李翠平, 李仲學. 基于支持向量回歸機的礦體品位插值[J]. 工程科學學報, 2009, 31(12): 1498-1502. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2009.12.003

LI Juan, LI Cui-ping, LI Zhong-xue. Grade interpolation in orebody based on support vector regression[J]. Chinese Journal of Engineering, 2009, 31(12): 1498-1502. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2009.12.003

Citation:

LI Juan, LI Cui-ping, LI Zhong-xue. Grade interpolation in orebody based on support vector regression[J]. Chinese Journal of Engineering, 2009, 31(12): 1498-1502. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2009.12.003

李娟, 李翠平, 李仲學. 基于支持向量回歸機的礦體品位插值[J]. 工程科學學報, 2009, 31(12): 1498-1502. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2009.12.003

引用本文:

李娟, 李翠平, 李仲學. 基于支持向量回歸機的礦體品位插值[J]. 工程科學學報, 2009, 31(12): 1498-1502. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2009.12.003

LI Juan, LI Cui-ping, LI Zhong-xue. Grade interpolation in orebody based on support vector regression[J]. Chinese Journal of Engineering, 2009, 31(12): 1498-1502. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2009.12.003

Citation:

LI Juan, LI Cui-ping, LI Zhong-xue. Grade interpolation in orebody based on support vector regression[J]. Chinese Journal of Engineering, 2009, 31(12): 1498-1502. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2009.12.003

基于支持向量回歸機的礦體品位插值

doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2009.12.003

北京科技大學土木與環境工程學院, 北京 100083

基金項目:

國家自然科學基金資助項目(No.50604003)

“十一五”國家科技支撐計劃資助項目(No.2006BAK04B04)

教育部博士點基金資助項目(No.20060008005)

作者簡介:
李娟(1983-),女,碩士研究生;李翠平(1973-),女,副教授,E-mail:cpli@ces.ustb.edu.cn

中圖分類號: TD82
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出版歷程
- 收稿日期: 2009-03-11
- 網絡出版日期: 2021-08-09

Grade interpolation in orebody based on support vector regression

School of Civil and Environmental Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China

摘要: 使用與自組織神經網聚類相結合的支持向量回歸機預測模型對礦體體素品位進行插值,并與多邊形法、距離冪次反比法、克里格法進行對比驗證.結果表明,該預測模型進行品位插值具備很好的可行性和可靠性.
- 礦體 /
- 體視化 /
- 品位 /
- 支持向量回歸機 /
- 插值
Abstract: The method of support vector regression (SVR) in combination with self organization feature mapping (SOFM) network was selected for grade interpolation in orebody, and was compared to the Thiessen polygons method, the distance power inverse ratio method and the Kriging method. The result shows that the prediction model of SVR is feasible and reliable for grade estimation.
- orebody /
- volume visualization /
- grade /
- support vector regression /
- space interpolation

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