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申请/专利权人：中国地质科学院岩溶地质研究所;中国科学院青藏高原研究所

摘要：本发明公开了一种基于贝叶斯算法的岩石风化速度测定方法及系统，包括获取岩石的历史观测数据和地理位置，历史观测数据包括风化深度、岩石类型和环境数据，根据风化深度计算风化速度，对历史观测数据进行预处理；根据历史观测数据对风化速度的关联度得到第一数据，使用GIS系统根据地理信息获得岩石的空间分布信息，根据空间分布信息和风化速度的空间相关性得到第二数据；通过第二数据减少第一数据的多重共线性得到影响数据，利用贝叶斯算法根据影响数据和风化速度建立预测模型；将待检测数据输入预测模型，得到风化速度的测定结果。本发明采用GIS系统和贝叶斯算法精确测定岩石风化速度，减少了现场观测，显著降低成本。

主权项：1.一种基于贝叶斯算法的岩石风化速度测定方法，其特征在于，包括以下步骤：获取岩石的历史观测数据和地理位置，所述历史观测数据包括风化深度、岩石类型和环境数据，根据所述风化深度计算风化速度，对所述历史观测数据进行预处理；根据所述历史观测数据对所述风化速度的关联度得到第一数据，使用GIS系统根据所述地理信息获得所述岩石的空间分布信息，根据所述空间分布信息和所述风化速度的空间相关性得到第二数据；通过所述第二数据减少所述第一数据的多重共线性得到影响数据，使用所述第一数据和所述第二数据建立数据矩阵，其中所述数据矩阵的行对应于所述第一数据，所述数据矩阵的列对应于所述第二数据，将所述数据矩阵分为训练矩阵和测试矩阵，使用所述训练矩阵训练回归模型，所述回归模型的损失函数为： 其中v为所述回归模型的参数向量，tj为所述第一数据，J为所述数据矩阵的行的数量，zj是与tj对应的所述第二数据，λ1、λ2和λ3是正则化参数，ρ是平滑系数，ρ∈[0,1]，F表示范数，优化所述损失函数： 其中sign为符号函数，所述参数向量的更新公式： 其中vt表示第t次迭代的所述参数向量，表示学习率，取值范围为[0.001,0.1]，最优的所述参数向量： 其中表示所述损失函数最小时，所述参数向量v的值，使用所述参数向量训练所述回归模型，使用所述测试矩阵验证所述回归模型的准确率，去除所述参数向量的绝对值小于预设参数阈值的所述第一数据，所述预设参数阈值的取值范围为[0.1，0.5]，将所述第二数据和筛选后的所述第一数据作为所述影响数据；利用贝叶斯算法根据所述影响数据和所述风化速度建立预测模型；将待检测数据输入所述预测模型，得到所述风化速度的测定结果。

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百度查询： 中国地质科学院岩溶地质研究所 中国科学院青藏高原研究所 一种基于贝叶斯算法的岩石风化速度测定方法及系统