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摘要：本发明提供了一种基于机器学习和GIS的地热有利区域预测方法及系统，通机器学习方法，能够整合地质、地球物理、地球化学和遥感的多种数据源，实现全面且统一的数据处理，克服了传统方法在数据整合与利用上的困难；通过机器学习算法，可以从大量多源异构数据中提取复杂特征，减少对专家经验的依赖，提高预测的客观性和准确性；机器学习方法能够处理大规模数据，并准确建立地热数据间非线性关系；先进的模型解释技术使得机器学习模型的预测结果具有更高的可解释性，增加了决策的透明度和可靠性；因此本发明基于机器学习和GIS的地热资源预测技术在数据融合、自动化、可视化、精确性和客观性方面具有显著优势，能够有效弥补传统方法的不足。
主权项：1.一种基于机器学习和GIS的地热有利区域预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，收集研究区地质、地热点、地球物理、地球化学、遥感的地热资源多源异构数据，通过GIS数字化处理统一坐标系，建立地热资源数据库；步骤S2，基于GIS平台空间分析及插值方法建立研究区地热资源多元信息要素图层；步骤S3，应用GIS平台中图形转点工具将不同地热资源多元信息要素图层转化为相应位置的特征值；步骤S4，采用四分位数法IQR处理地热资源要素特征异常值，采用最小和最大归一化Min-MaxNormalization方法处理剔除异常值后的数据；步骤S5，基于已知地热点，选取适宜的预测比例尺，划分数据集，构建训练样本；步骤S6，应用多种具有代表性的机器学习方法如随机森林RF、人工神经网络ANN和支持向量机SVM，开展地热有利区域预测研究，并生成预测数据，基于GIS平台实现预测数据可视化效果，生成地热资源有利区域预测图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(武汉) 一种基于机器学习和GIS的地热有利区域预测方法及系统
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