基于BP神经网络的地质缺失数据处理方法

作     者：张玲玲 李国清 姜光成 李威 胡乃联 ZHANG Lingling;LI Guoqing;KANG Kuangsong;LI Wei;HU Nailian

作者机构：北京科技大学土木与环境工程学院北京100083 金策工业综合大学朝鲜平壤999093 山东黄金矿业(莱州)有限公司三山岛金矿山东莱州261400 

出 版 物：《黄金科学技术》 (Gold Science and Technology)

年 卷 期：2015年第23卷第5期

页      面：53-59页

学科分类：081801[工学-矿产普查与勘探] 08[工学] 0818[工学-地质资源与地质工程] 

基　　金：国家自然科学基金项目"金属地下矿山低品位资源动态评估理论与方法研究"(编号:51104010) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目"矿山多源异构数据融合与挖掘技术研究"(编号:FRF-SD-12-001A)联合资助 

主　　题：地质缺失数据 数据插补 BP神经网络 EM算法 MCMC方法 

摘      要：在地质勘探过程中,由于技术、设备的客观条件限制,造成了部分基础地质数据的缺失,这使得矿床建模时地质数据不够完整准确,直接影响了矿体形态及储量估值的精度。为了向矿床模型的构建环节提供完整且可信的基础地质数据,首先研究了地质缺失数据的产生机制,并通过对比分析期望—极大化算法(EM算法)、马尔可夫—蒙特卡洛方法(MCMC方法)以及BP神经网络等数据插补方法的特点及适用条件,提出了基于BP神经网络的地质缺失数据处理方法,构建了地质缺失数据处理的BP神经网络模型,并在山东某金矿进行了实际应用与模型验证。结果表明,模型可以实现地质缺失数据的部分插补,插补结果可信,可以有效解决因基础资料缺失所带来的地质数据不完整问题。