基于空間隨機森林的礦產(chǎn)資源定量預測——以河北大廟—紅石砬釩鈦磁鐵礦帶為例

摘要： 現(xiàn)有礦產(chǎn)資源定量預測方法對空間異質性和空間自相關性關注不足，影響其預測效果。本文以河北大廟—紅石砬釩鈦磁鐵礦帶為研究區(qū)，運.用K均值（K-means）聚類算法將礦產(chǎn)資源定量預測中廣泛使用的隨機森林算法（RF）改進為空間隨機森林算法（SRF）。該算法首先基于K-means聚類構建空間異質性子集，并據(jù)此訓練多個相互獨立的RF模型；然后運用待預測數(shù)據(jù)與各異質性子集簇心距離的反距離加權... （共14頁）