【摘 要】
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在多金属矿床资源储量计算过程中,矿石体重预测的准确性将直接影响到资源储量估算结果的可靠程度。针对矿石体重的准确预测确定需要大量统计运算以及回归模型选择的问题,本文使用了基于Python的NumPy、Pandas、Matplotlib、Sklearn、Statsmodels等数据科学库或模块,对所测定的矿石小体重与其矿石品位进行多元回归分析,快速、准确地构建并优选了矿石小体重与品位之间的数学模型,从
【机 构】
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浙江地质工作70年——浙江省地质学会2019年学术年会论文集
【出 处】
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浙江地质工作70年——浙江省地质学会2019年学术年会论文集
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在多金属矿床资源储量计算过程中,矿石体重预测的准确性将直接影响到资源储量估算结果的可靠程度。针对矿石体重的准确预测确定需要大量统计运算以及回归模型选择的问题,本文使用了基于Python的NumPy、Pandas、Matplotlib、Sklearn、Statsmodels等数据科学库或模块,对所测定的矿石小体重与其矿石品位进行多元回归分析,快速、准确地构建并优选了矿石小体重与品位之间的数学模型,从而为资源储量计算过程提供科学依据,提高资源储量估算结果的可靠程度。
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