作者
王鹏翔
文章摘要
在区域矿产资源勘探过程中，传统预测方法受限于数据量不足和信息整合能力弱，难以满足现代资源管理的需求。大数据技术通过整合地质勘探数据、遥感影像、历史开采记录等多源信息，实现数据的深度挖掘与智能分析，显著提升储量预测的准确性和实时性。本文以区域矿产资源为研究对象，构建大数据驱动的预测模型，探索数据采集、处理与分析的系统方法，并通过实例验证其在提升预测精度和指导资源开发中的应用价值。
文章关键词
大数据技术；矿产资源；储量预测；区域分析
参考文献
[1] 王建国.大数据技术在矿产资源勘查中的应用研究[J].地质科技情报,2022,41(2):55-62.
[2] 刘志强.区域矿产资源储量预测方法探讨[J].矿产勘查,2021,12(4):87-94.
[3] 陈立峰.基于机器学习的矿产资源预测模型研究[J].资源科学,2023,45(6):1201-1210.
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