加动量项BP神经网络算法在成矿预测中应用研究的中期报告本研究通过加动量项的BP神经网络算法对成矿预测进行研究。研究过程分为数据收集、特征选择、网络构建、训练和预测五个阶段。1.数据收集本次研究采用的原始数据来自于野外地质调查的成果，包括地质勘探、地球物理探测、化探、钻探等多种数据。数据通过数字化的方式整理，并分为训练集和测试集。2.特征选择对数据进行特征选择是为了去除冗余信息，提高模型训练和预测的准确性。本次研究采用的特征选择方法为Relief-F方法。3.网络构建本次研究采用的BP神经网络有一个输入层、一个隐层和一个输出层，其中隐层节点数为输入层和输出层节点数的平均值。为了避免局部最优解，采用随机初始化权值的方式进行网络构建。4.训练本次研究采用的训练方法为基于梯度下降算法的反向传播算法，并加入动量项，用于更新网络权值和偏差。训练过程中采用交叉验证的方法进行参数调整和模型选择。5.预测在测试集上进行预测时，根据网络输出值与实际值的误差进行评估。研究结果显示，加入动量项的BP神经网络算法在成矿预测中具有较好的表现，与传统的BP神经网络相比，其预测准确性有了明显的提升。未来的研究方向包括优化模型参数和改进模型结构，提高成矿预测的准确性和可靠性。