一种基于人工智能的隐伏矿体三维定位预测方法

本发明涉及矿体三维定位预测技术领域，且公开了一种基于人工智能的隐伏矿体三维定位预测方法，该方法首先通过数据预处理和特征提取对地质数据进行处理，然后利用构建的神经网络模型进行训练和预测，实现对隐伏矿体的三维定位。该方法包括数据归一化、缺失值填充、特征提取、神经网络模型构建、梯度下降更新、三维坐标转换和矿体规模估计等步骤。通过预测精度评估和模型优化，提高了隐伏矿体定位的准确性和效率。本发明为矿产资源勘探提供了一种高效、准确的三维定位预测方法，具有广泛的应用前景。