基于BP人工神经网络的成矿预测模型  

ANN-Based Metallogenic Prognosis Model

作　　者：毛政利[1] 闫继涛[1] 赖健清[2] 

机构地区：[1]河南城建学院 [2]中南大学

出　　处：《金属矿山》2009年第7期66-68,共3页Metal Mine

基　　金：国家重点基础研究发展973计划课题(编号:2007CB416608);国家十一五科技支撑计划课题(编号:2006BAB01B07)

摘　　要：在传统的成矿预测研究中,一般只能定性地研究矿床的形成与定位受哪些地质因素的控制,但这些因素对成矿的贡献程度则很难给出一个定量的值,而BP人工神经网络的高度非线性映射功能则能很好的拟合成矿作用过程这样的高度非线性耦合关系,因此,基于BP人工神经网络的成矿预测模型相对于传统模型具有更高的预测精度。Conventional Metallogenic prognosis is only capable of a qualitative research of deposit formation and con- trolling geological factors but fails to give quantitative values of their contribution degrees to the metallogenesis. BP ANN＇s highly nonlinear reflection function can well fit the highly nonlinear coupling relation involved in the metallogenesis process. Therefore, the Ann-based metallogenic prognosis model has higher prognosis accuracy than conventional models.

关 键 词：成矿预测模型 成矿作用 非线性耦合关系 BP人工神经网络 

分 类 号：P612[天文地球—矿床学] TP183[天文地球—地质学]