融合机器学习的找矿靶区优选模型研究与应用OA

针对传统找矿靶区优选方法多源信息融合不足、主观性强、定量化程度低及不确定性难量化等问题,构建融合改进模糊层次分析(HI-FAHP)、蒙特卡洛模拟与机器学习的概率化决策模型,实现多源信息系统融合与结果概率化表达,提升勘查初期找矿风险评估的科学性。以河南栾川祖师庙矿区为对象,综合改进AHP、主成分分析与模糊评价建立HI-FAHP体系,客观确定地质指标(赋矿地层、断裂构造、侵入岩、物探异常)与化探指标(Ag-Pb-Sb、Au-Mo-As-Bi、Cu-V-Zn、W)权重。引入蒙特卡洛模拟,对隶属度(扰动系数0.08,三角分布)与等级边界值(均匀分布)随机扰动,生成各靶区综合隶属度概率分布与排序概率。采用决策树、随机森林和XGBoost等3种模型,基于HI-FAHP权重生成5000组随机得分数据训练,优选XGBoost反演地质与化探权重,计算成矿潜力指数,模型圈定5个找矿靶区。蒙特卡洛模拟得综合隶属度排序:Ⅰ号(79.55)>Ⅳ号(76.70)>Ⅱ号(74.50)>Ⅲ号(71.30)>Ⅴ号(67.20)。XGBoost拟合最优(R^(2)=0.90),反演权重:地质0.25,化探0.75,成矿潜力指数排序一致。工程验证:Ⅰ号靶区揭露方铅矿体,Ⅳ号靶区圈定铜矿体,其余靶区矿化弱,与预测高度吻合。HI-FAHP–蒙特卡洛–机器学习融合模型实现了多源信息客观融合与不确定性量化,XGBoost可有效反演特征权重,经工程验证可靠,适用于勘查初期多源数据整合与找矿风险评估。