基于深度学习的矿藏预测方法、装置及存储介质

本申请涉及数据处理技术领域，公开了一种基于深度学习的矿藏预测方法、装置及存储介质。该方法包括：通过数据校正和归一化处理多源地质数据得到标准化数据集，利用深度学习模型提取特征并融合，构建成矿知识图谱获取知识向量，基于Transformer网络和贝叶斯框架构建预测模型得到预测结果，经空间优化后利用深度生成模型构建三维可视化模型并进行解释性分析，获得预测验证结果。本申请可以有效融合多源地质数据、同时完成多个预测任务、使预测结果既符合地质规律又具有较高的准确性。