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龍圖騰網恭喜山東地勘地熱新能源集團有限公司申請的專利一種基于機器學習的地熱勘探方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119513710B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510066224.0，技術領域涉及：G06F18/2411；該發明授權一種基于機器學習的地熱勘探方法是由謝興友;郭新亮;黃體士;韓乃鋒;郭紅霞;吳亞彬設計研發完成，并于2025-01-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于機器學習的地熱勘探方法在說明書摘要公布了：本發明屬于地熱資源勘探技術領域，尤其涉及一種基于機器學習的地熱勘探方法。首先進行區域自適應特征工程，綜合地質、氣候、歷史勘探數據及衛星影像，加權平均并多尺度融合，提取區域自適應特征。接著設計多層次集成學習模型，分基礎、高級、元模型三層，層間加權投票傳遞信息，通過動態權重調整、協同優化及加權合并輸出，提升模型性能。最后引入偏差修正機制，基于模型輸出誤差修正最終輸出。本發明有效融合多源數據，克服傳統勘探方法局限性，提高地熱資源勘探效率和精度，降低成本，為地熱資源開發提供可靠依據，具有重要的應用價值和廣闊的市場前景。

本發明授權一種基于機器學習的地熱勘探方法在權利要求書中公布了：1.一種基于機器學習的地熱勘探方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、首先進行區域自適應特征工程，通過對多個地質、氣候及勘探數據進行加權平均和多尺度融合，提取區域自適應特征；S2、設計多層次集成學習模型，使用多個機器學習模型進行訓練，并根據動態優化機制調整各模型的權重系數，具體實現為：S21、首先多層集成學習模型分為三層，分別是基礎模型層，高級模型層以及元模型層，每一層之間通過加權投票的方式進行信息傳遞；S22、其次引入動態權重調整機制，根據每個模型的表現，計算每個模型的權重δi，該權重動態調整公式為：其中ΔScorei＝Accuracyi-MeanAccuracy，其中Accuracyi為模型i的準確度，MeanAccuracy為所有模型的平均準確度，σi是模型的性能標準差，為第t輪的權重；S23、另外對于多模型組合中的每一個模型Mi，通過引入損失函數來優化多個模型之間的協同效果，協同優化目標函數為：其中為模型i的損失函數，表示模型i和j之間的預測結果的差異；S24、最后將各個模型的預測結果進行加權合并，使用加權平均方法來融合每個層次輸出；S3、最后引入基于模型輸出誤差的偏差修正機制，對集成模型的最終輸出進行修正，減少因模型訓練過程中的偏差導致的預測誤差，獲得最終的地熱資源預測結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人山東地勘地熱新能源集團有限公司，其通訊地址為：250100 山東省濟南市歷城區唐冶新區圍子山路1號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。