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加动量项BP神经网络算法在成矿预测中应用研究的中期报告
本研究通过加动量项的BP神经网络算法对成矿预测进行研究。研究过程分为数据收集、特征选择、网络构建、训练和预测五个阶段。
1.数据收集
本次研究采用的原始数据来自于野外地质调查的成果，包括地质勘探、地球物理探测、化探、钻探等多种数据。数据通过数字化的方式整理，并分为训练集和测试集。
2.特征选择
对数据进行特征选择是为了去除冗余信息，提高模型训练和预测的准确性。本次研究采用的特征选择方法为Relief-F方法。
3.网络构建
本次研究采用的BP神经网络有一个输入层、一个隐层和一个输出层，其中隐层节点数为输入层和输出层节点数的平均值。为了避免局部最优解，采用随机初始化权值的方式进行网络构建。
4.训练
本次研究采用的训练方法为基于梯度下降算法的反向传播算法，并加入动量项，用于更新网络权值和偏差。训练过程中采用交叉验证的方法进行参数调整和模型选择。
5.预测
在测试集上进行预测时，根据网络输出值与实际值的误差进行评估。
研究结果显示，加入动量项的BP神经网络算法在成矿预测中具有较好的表现，与传统的BP神经网络相比，其预测准确性有了明显的提升。未来的研究方向包括优化模型参数和改进模型结构，提高成矿预测的准确性和可靠性。