一种基于数据驱动的资源信息挖掘方法及系统

本发明涉及一种基于数据驱动的资源信息挖掘方法及系统,其方法包括:将取样区域划分为子网格区域,基于多源数据信息在子网格区域内采集资源物质要素；对资源物质要素集进行清洗处理,并基于先验知识提取特征组合,得到样本特征空间；将样本特征空间随机划分为训练集并进行数据增强处理得到平衡数据集；将平衡数据集作为机器学习模型的训练数据，利用智能群体优化方法寻找最优参数组合，得到资源识别模型；结合异常总体重要性指标对取样区域中资源信息聚集区进行划分与综合评价，得到资源供应位置。本发明容易实现对复杂系统的更精确描述和预测，大大提高了数据分析的准确性和效率，以此为资源预测提供更具科学依据的决策支持。