一种基于深网代理的矿产资源预测方法及装置

本发明公开了一种基于深网代理的矿产资源预测方法及装置，包括：通过勘探组件对矿床进行勘测，获取矿床的勘探数据，基于勘探数据构建矿床的成矿数值计算模型；通过成矿数值计算模型输出成矿条件参量计算结果，并对深度神经网络模型进行训练；对模型参数重采样后，通过训练后的深度神经网络代理模型对成矿条件参量进行正演计算；根据正演数据结合勘探数据生成数据集，基于数据集对机器学习模型进行训练，得到训练后的机器学习模型；通过训练后的机器学习模型输出初步预测结果，通过预测指标量对初步预测结果进行检测后，输出预测结果。通过正演计算获取成矿数据，通过成矿数据反推演最有可能的成矿条件和成矿情况，提高预测模型的预测准确性。