基于遗传算法的Kriging空间分析及其在矿业中的应用
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O242

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Kriging Spatial Analysis Based on Genetic Algorithm and Its Application in Mining Industry
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    摘要:

    半变异函数是Kriging空间分析法中的重要数学模型,也是描述矿床区域化变量(如矿石品位、矿体厚度等)特征的有效的数学模型。在实际变异函数图的基础上,用遗传算法来估计半变异函数的参数,比用传统的线形回归方法更精确更自动化。介绍了用遗传算法拟合Kriging空间分析法中变异函数的模型的方法,并以分析某区域煤层厚度分布情况为例介绍了该方法的应用。

    Abstract:

    Semi-variant function as an important mathematical model of Kriging spatial analysis can effectively describe the features of the variants(such as ore grade,thickness of ore body) in some districts of ore deposit.Based on practical variograms,the parameters of variant functions can be estimated more precisely and more automatically by genetic algorithms than by traditional linear regression method.In this paper how to use genetic algorithms to simulate the variant functions for Kriging spatial analysis is introduced,and also for exemplification,this method is applied to analyze the thickness distribution of coal beds in some regions.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

杨勇 刘敏 李霖.基于遗传算法的Kriging空间分析及其在矿业中的应用[J].矿业研究与开发,2006,(3):11-14

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  • 收稿日期:2005-07-03
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