一种基于机器学习的地热勘探方法

本发明属于地热资源勘探技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的地热勘探方法。首先进行区域自适应特征工程，综合地质、气候、历史勘探数据及卫星影像，加权平均并多尺度融合，提取区域自适应特征。接着设计多层次集成学习模型，分基础、高级、元模型三层，层间加权投票传递信息，通过动态权重调整、协同优化及加权合并输出，提升模型性能。最后引入偏差修正机制，基于模型输出误差修正最终输出。本发明有效融合多源数据，克服传统勘探方法局限性，提高地热资源勘探效率和精度，降低成本，为地热资源开发提供可靠依据，具有重要的应用价值和广阔的市场前景。