论文摘要
针对基于钻孔数据的传统显式三维地质建模方法存在过程繁琐、模型质量难以保证等缺点,本文提出了一种基于机器学习的隐式三维地质建模方法,将地层三维建模问题转换为地下空间栅格单元的属性分类问题.分别基于支持向量机、BP神经网络等分类算法,实现了钻孔数据的自动三维地质建模.实际建模结果表明,对于有限、稀疏的钻孔数据,支持向量机方法建模准确率较高,建模效率、效果优于显式建模方法.最后通过敏感性分析研究了超参数对建模结果准确率、模型形态的影响,为可控的自动三维地质建模提供了一种新的解决思路.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 郭甲腾,刘寅贺,韩英夫,王徐磊
关键词: 机器学习,支持向量机,三维地质建模,隐式建模,钻孔数据
来源: 东北大学学报(自然科学版) 2019年09期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,工程科技Ⅰ辑
专业: 地质学,矿业工程,建筑科学与工程
单位: 东北大学资源与土木工程学院
基金: 国家自然科学基金资助项目(41671404),国家级大学生创新创业训练计划资助项目(201810145060),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N170104019),中国地质调查局智能地质调查支撑平台建设项目(DD20160355)
分类号: TU195;P634
页码: 1337-1342
总页数: 6
文件大小: 2754K
下载量: 521
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