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龙图腾网恭喜山东地勘地热新能源集团有限公司申请的专利一种基于机器学习的地热勘探方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119513710B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510066224.0，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种基于机器学习的地热勘探方法是由谢兴友;郭新亮;黄体士;韩乃锋;郭红霞;吴亚彬设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的地热勘探方法在说明书摘要公布了：本发明属于地热资源勘探技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的地热勘探方法。首先进行区域自适应特征工程，综合地质、气候、历史勘探数据及卫星影像，加权平均并多尺度融合，提取区域自适应特征。接着设计多层次集成学习模型，分基础、高级、元模型三层，层间加权投票传递信息，通过动态权重调整、协同优化及加权合并输出，提升模型性能。最后引入偏差修正机制，基于模型输出误差修正最终输出。本发明有效融合多源数据，克服传统勘探方法局限性，提高地热资源勘探效率和精度，降低成本，为地热资源开发提供可靠依据，具有重要的应用价值和广阔的市场前景。

本发明授权一种基于机器学习的地热勘探方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的地热勘探方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、首先进行区域自适应特征工程，通过对多个地质、气候及勘探数据进行加权平均和多尺度融合，提取区域自适应特征；S2、设计多层次集成学习模型，使用多个机器学习模型进行训练，并根据动态优化机制调整各模型的权重系数，具体实现为：S21、首先多层集成学习模型分为三层，分别是基础模型层，高级模型层以及元模型层，每一层之间通过加权投票的方式进行信息传递；S22、其次引入动态权重调整机制，根据每个模型的表现，计算每个模型的权重δi，该权重动态调整公式为：其中ΔScorei＝Accuracyi-MeanAccuracy，其中Accuracyi为模型i的准确度，MeanAccuracy为所有模型的平均准确度，σi是模型的性能标准差，为第t轮的权重；S23、另外对于多模型组合中的每一个模型Mi，通过引入损失函数来优化多个模型之间的协同效果，协同优化目标函数为：其中为模型i的损失函数，表示模型i和j之间的预测结果的差异；S24、最后将各个模型的预测结果进行加权合并，使用加权平均方法来融合每个层次输出；S3、最后引入基于模型输出误差的偏差修正机制，对集成模型的最终输出进行修正，减少因模型训练过程中的偏差导致的预测误差，获得最终的地热资源预测结果。

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