支持向量回归机驱动的矿体品位插值技术对比与应用

"基于支持向量回归机的矿体品位插值是一项针对地矿工程体视化和品位计算的重要工作。该研究由李娟、李翠平和李仲学在北京科技大学土木与环境工程学院开展，他们提出了一种结合自组织神经网络聚类和支持向量回归机(SVM)的预测模型来进行矿体体素品位插值。这种新型方法旨在解决地质勘探中获得的离散、稀疏采样数据如何转化为规则有序的数据结构的问题，以便后续进行更精确的品位估值和储量计算。 传统的空间插值算法如泰森多边形法、距离幂次反比法和克里格法已被广泛应用于矿业工程的数据处理中。然而，这些方法可能在处理复杂地质条件下精度有限。支持向量回归机的优势在于其强大的泛化能力和非线性建模能力，它能更好地适应地质数据的复杂特性，提高插值结果的准确性和可靠性。 作者通过对比实验，证实了所提出的SVM结合SOFM网( Self-Organizing Map)的方法在品位估值储量计算方面具有显著的可行性和实用性。这种方法不仅能有效减少体视化系统的计算负担，提升数据处理效率，还能为用户提供更精细的矿床内部品位分布图像，从而支持更为精确的矿床体视化和决策分析。 这项研究不仅推动了矿业工程体视化技术的发展，也为实际生产中的矿体品位估算提供了强有力的工具。通过支持向量回归机的矿体品位插值，地质工程师可以更好地理解和利用勘探数据，优化资源开发策略，降低风险，并提高整体的经济效益。"