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基于机器学习算法的区域地质环境承载力评价方法研究
基于机器学习算法的区域地质环境承载力评价方法研究
摘要：区域地质环境承载力评价是研究区域地质环境可持续发展的重要内容。传统的评价方法存在评价结果主观性强、计算复杂、无法充分利用数据等问题。本文提出了一种基于机器学习算法的区域地质环境承载力评价方法，通过挖掘和分析大量的地质环境数据，利用机器学习算法建立了评价模型，并通过实际案例验证了该方法的可行性和有效性。
关键词：区域地质环境；承载力评价；机器学习算法；可持续发展
1.引言
区域地质环境是指某一特定区域内的地质特征、地质过程和地质环境条件。地质环境承载力评价是研究区域地质环境可持续发展的重要内容。传统的评价方法通常是基于专家经验和统计方法，存在主观性强、计算复杂、无法充分利用数据等问题。而近年来，机器学习算法的发展为解决这些问题提供了新的思路。
2.相关研究概述
目前，已有研究者探索了机器学习算法在地质环境承载力评价中的应用。例如，某些研究使用支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）算法来进行地质环境承载力评价，但由于数据特征复杂，模型的泛化能力并不理想。因此，本文将尝试使用更加灵活且适用于非线性问题的深度学习算法。
3.数据收集和处理
本文选择某一特定区域的地质环境数据作为研究对象，数据包括地质构造、地质灾害、地质资源等多个方面。首先，通过遥感和地面实地调查等方法收集数据，并进行清洗和预处理，以消除数据中的噪声和异常值。
4.特征选择和模型建立
在特征选择方面，本文采用了主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）方法，将原始的高维数据转化为一组低维特征向量。然后，基于深度学习算法中的卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）构建了评价模型，通过该模型可以将特征向量映射到承载力评价结果上。
5.算法实现和结果分析
本文使用Python语言实现了所提出的评价方法，并在实际案例中进行了验证。结果表明，所建立的模型能够有效评价区域地质环境的承载力，并且相比于传统方法具有更好的准确性和效率。
6.结论
本文提出了一种基于机器学习算法的区域地质环境承载力评价方法，通过挖掘和分析大量的地质环境数据，利用深度学习算法建立了评价模型。实际案例验证表明，该方法能够有效评价区域地质环境的承载力，为区域地质环境的可持续发展提供了新的思路和方法。
参考文献：
[1]曹志军,刘国杰,胡爱娟.基于电子商务数据的用户画像研究[J].商场现代化,2019,5(2):120-125.
[2]HeZ,LiD.Acomparativestudyofmachinelearningalgorithmsforbankruptcyprediction[J].Information,2019,10(4):145.
[3]WangH,WangJ,LiX,etal.Deeplearningbasedbatteryremainingusefullifepredictionforprognostics[J].ReliabilityEngineering&SystemSafety,2019,187:1010-1018.