公开(公告)号：CN115391985A

公开(公告)日：2022-11-25

申请号：CN202210866430.6

申请日：2022-07-22

Applicant: 中南大学

Inventor： 石岩 ,  邵珊珊 ,  杨学习 ,  邓敏 ,  王达

IPC: G06F30/20 ,  G16C60/00 ,  G06F111/04 ,  G06F111/06 ,  G06F113/26

Abstract: 本发明属于时空大数据挖掘领域，尤其涉及一种基于系统动力学的金属资源代谢过程预测方法。预测方法包括：将金属资源状态量按照金属资源代谢阶段进行分类；根据不同阶段金属资源状态量的转换关系，构建金属资源代谢动力学模型；基于统计数据计算金属资源社会蓄积量；采用模拟退火算法求解模型参数；并对自然矿产中提炼的金属资源材料量和金属材料净进口量进行预测；根据上述各预测值和参数，基于金属资源代谢动力学模型预测金属资源状态量。该方法极大地减少了预测结果的统计调查数据依赖性，避免引入主观经验参数，具有更强的现实性和可解释性，提高了金属资源代谢过程预测结果的可靠性和实用性。

公开(公告)号：CN115391985B

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202210866430.6

申请日：2022-07-22

Applicant: 中南大学

Inventor： 石岩 ,  邵珊珊 ,  杨学习 ,  邓敏 ,  王达

IPC: G06F30/20 ,  G16C60/00 ,  G06F111/04 ,  G06F111/06 ,  G06F113/26

Abstract: 本发明属于时空大数据挖掘领域，尤其涉及一种基于系统动力学的金属资源代谢过程预测方法。预测方法包括：将金属资源状态量按照金属资源代谢阶段进行分类；根据不同阶段金属资源状态量的转换关系，构建金属资源代谢动力学模型；基于统计数据计算金属资源社会蓄积量；采用模拟退火算法求解模型参数；并对自然矿产中提炼的金属资源材料量和金属材料净进口量进行预测；根据上述各预测值和参数，基于金属资源代谢动力学模型预测金属资源状态量。该方法极大地减少了预测结果的统计调查数据依赖性，避免引入主观经验参数，具有更强的现实性和可解释性，提高了金属资源代谢过程预测结果的可靠性和实用性。