改进径向基神经网络在大数据矿体品位预测中的应用与优化

本文主要探讨了大数据背景下，针对矿业资源开发中的矿体品位预测和储量估算问题，提出了一种改进的径向基三维插值算法。传统的空间插值方法如反比距离加权克里金插值，虽然能够基于线性理论进行数据平滑，但在处理非线性特征的矿体品位空间分布时可能存在精度限制，且对采样数据的分布和特定假设（如采样数据服从对数正态分布）有一定的依赖。 文章指出，径向基神经网络作为一种分块内插方法，通过先对样本数据进行分类，然后对各类别分别训练，有效地将复杂问题分解为较简单的子问题，提高了算法的可行性。然而，径向基神经网络在初始化中心点选择和处理复杂问题时存在挑战，如初始中心点确定困难和隐含层节点过多的问题。 为解决这些问题，本文创新性地采用了改进的模拟退火蚁群算法来优化径向基神经网络的径向基层训练，这一方法理论上为模型的初始中心点提供了更优的选择。这种改进使得算法能够更好地适应地质矿体的空间特性，为矿体品位预测引入了机器学习的新思路，相较于传统方法具有更高的预测精度和灵活性。 在应用层面，作者将改进的径向基神经网络用于地层高度的插值和矿体品位的空间体插值，并通过与反比距离加权算法的交叉验证，证实了优化效果显著。此外，还利用VC++和OpenGL开发环境开发出矿体可视化系统，使得实际地质数据分析更为直观和便捷，为研究人员深入研究矿体空间分布规律提供了强有力的支持工具。 本文提出的改进径向基三维插值算法不仅解决了传统方法的局限，还为矿业资源开发项目提供了高效、精确的解决方案，具有广阔的应用前景，对于推动矿产资源管理与利用的技术进步具有重要意义。