公开(公告)号：CN119005365A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202410921871.0

申请日：2024-07-10

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 孙昊哲 ,  蒋恕 ,  张天宇 ,  张凯 ,  唐宇航 ,  张浩森

IPC: G06N20/20 ,  G06F18/15 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2433 ,  G06F18/214 ,  G06F16/29 ,  G06N20/10 ,  G06N5/01 ,  G06N3/02

Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习和GIS的地热有利区域预测方法及系统，通机器学习方法，能够整合地质、地球物理、地球化学和遥感的多种数据源，实现全面且统一的数据处理，克服了传统方法在数据整合与利用上的困难；通过机器学习算法，可以从大量多源异构数据中提取复杂特征，减少对专家经验的依赖，提高预测的客观性和准确性；机器学习方法能够处理大规模数据，并准确建立地热数据间非线性关系；先进的模型解释技术使得机器学习模型的预测结果具有更高的可解释性，增加了决策的透明度和可靠性；因此本发明基于机器学习和GIS的地热资源预测技术在数据融合、自动化、可视化、精确性和客观性方面具有显著优势，能够有效弥补传统方法的不足。