基于小波消噪-神经网络的钻孔数据预处理  被引量:3

Drilling Data Pre-processing Based on Wavelet De-noising and Neural Network

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作  者:陈建均[1,2] 胡乃联[1,2] 李国清[1,2] 马朝阳[1,2] 

机构地区:[1]北京科技大学土木与环境工程学院 [2]金属矿山高效开采与安全教育部重点实验室

出  处:《现代矿业》2015年第1期108-110,185,共4页Modern Mining

基  金:"十二五"863计划项目(编号:2012AA062200);国家自然科学基金项目(编号:51104010)

摘  要:针对地质品位信息存在系统噪声和测量噪声的问题,提出利用小波消噪的时频特性对钻孔数据进行预处理,然后运用神经网络的非线性和自适应性对消噪结果进行优化。将该方法应用于某露天钼矿的钻孔数据预处理,并通过克里金法进行品位插值。结果表明:采用钻孔数据预处理的插值效果优于未进行预处理的克里金法插值,验证了该方法的可行性和有效性。Aiming at the problem of the system noise and measurement noise of geological grade information,a data pre-processing is proposed. The method adopts the time-frequency characteristics of wavelet de-noising to drilling data pre-processing,and then apply the nonlinear and adaptability of neural network to optimize it. The method is applied to the drilling data pre-processing in an open molybdenum ore,and grade estimation by Kriging interpolation. The results shows that,the effect of interpolation of the method is better than that without data pre-processing kriging interpolation method. It demonstrates that the method is feasible and effective.

关 键 词:小波消噪 神经网络 克里金法 SURFER 

分 类 号:TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP274.2[自动化与计算机技术—控制科学与工程]

 

参考文献:

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