基于GEP-逻辑回归的地质异常信息分类预测——以东天山地区化探数据为例
来源期刊：桂林理工大学学报2018年第1期
论文作者：桂州 陈建国 王成彬
文章页码：34 - 40
关键词：GEP;逻辑回归;地质异常;分类预测;化探数据;
摘 要：高效精准的识别地质异常对成矿预测至关重要。本文将GEP引入到逻辑回归方法中,并对传统单一模型进行改进,克服了单一模型的局限性和缺点。将模型应用于东天山地区的化探数据处理,对斑岩型-矽卡岩型成矿具有指示意义的元素进行了识别应用,结果表明:GEP-逻辑回归法在识别异常信息方面效果良好;与单一模型（神经网络、Knn、逻辑回归）验算结果对比,GEP-逻辑回归法表现更优。
桂州1,2,3，陈建国2,3，王成彬2,3
1. 中国石油大学(华东)地球科学与技术学院2. 中国地质大学(武汉)地质过程与矿产资源国家重点实验室3. 中国地质大学(武汉)资源学院
摘 要：高效精准的识别地质异常对成矿预测至关重要。本文将GEP引入到逻辑回归方法中,并对传统单一模型进行改进,克服了单一模型的局限性和缺点。将模型应用于东天山地区的化探数据处理,对斑岩型-矽卡岩型成矿具有指示意义的元素进行了识别应用,结果表明:GEP-逻辑回归法在识别异常信息方面效果良好;与单一模型（神经网络、Knn、逻辑回归）验算结果对比,GEP-逻辑回归法表现更优。
关键词：GEP;逻辑回归;地质异常;分类预测;化探数据;
